这篇论文的MATLAB代码是关于“密度峰值引导的非对称多标签相关性”的。该代码提供了对应论文的实现。
密度峰值引导的非对称多标签相关性Matlab源码
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计算方法: 相关系数是两组数据集的协方差与其标准偏差乘积的商。
结果解读:
R > 0: 表示正相关,即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。
R < 0> 表示负相关,即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。
R = 0: 表示不存在线性相关关系,但并不排除其他类型的关系。
R 的绝对值越接近 1,相关性越强;越接近 0,相关性越弱。
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这种非参数的统计方法,由英国心理学家查尔斯·斯皮尔曼于20世纪初提出,在无需假设数据服从特定分布的情况下,也能有效衡量变量间的关联程度。无论是线性关系还是非线性关系,只要存在单调趋势,斯皮尔曼相关性系数都能给出可靠的评估结果。
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