协同过滤算法中皮尔逊相关系数的计算 C++

template <class T1, class T2>
double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) {
  if(inst1.size() != inst2.size()) {
    std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n";
    return 0;
  }
  size_t n=inst1.size();
  double pearson=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst2.begin(), 0.0)-accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0)*accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0);
  double temp1=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst1.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0), 2.0);
  double temp2=n*inner_product(inst2.begin(), inst2.end(), inst2.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0), 2.0);
  temp1=sqrt(temp1);
  temp2=sqrt(temp2);
  pearson=pearson/(temp1*temp2);

  return pearson;
}

皮尔逊相关系数是协同过滤算法中最常用的相似度求解算法。皮尔逊相关系数算法可以用来度量两个变量之间的

相关程度,计算结果是介于1和-1间的值,1表示完全正相关,0表示无关,-1表示完全负相关。

posted @   东宫得臣  阅读(1146)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· AI与.NET技术实操系列:基于图像分类模型对图像进行分类
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
阅读排行:
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· 25岁的心里话
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现
点击右上角即可分享
微信分享提示