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相关性算法分析,算法分析的目的是

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SPSS 相关性 分析两个变量负相关 ， BM25 算法通常用作搜索相关性 score:查询语素化生成语素；然后对每个搜索结果D，计算每个语素gas和D的相关性 score，最后对gas相对于D的相关性 score进行加权求和，从而得到查询和D的相关性 score 。BM25 算法参考文献分析:根据评分机制计算相关性 。

1、求救求救!!!一组计量资料和一组计数资料如何做 相关性 分析???excel和mintab都可以 。斯皮尔曼相关性 分析.可以用SPSS做相关性 分析 。SPSS是世界上最早使用图形菜单驱动界面的统计软件 。它最突出的特点是极其友好的操作界面和漂亮的输出效果 。它在统一规范的界面上显示几乎所有的功能 ， 在Windows的窗口模式下显示各种管理和分析 data方法的功能，在对话框中显示各种功能选项 。
【相关性算法分析,算法分析的目的是】
SPSS使用类似EXCEL的表单来输入和管理数据，其数据接口具有通用性，因此可以方便地从其他数据库读取数据 。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专业人员的工作需求 。输出结果非常漂亮，而且是以特殊的SPO格式存储，可以转换成HTML格式和文本格式 。对于熟悉老版本编程的用户 ， SPSS专门设计了一个语法生成窗口 。用户只需要在菜单中选择各种选项，然后按“粘贴”按钮，就可以自动生成标准的SPSS程序 。

2、计算机如何理解事物的 相关性-文档的相似度判断生活中，我们经常会比较两个事物的相关性，也可以称之为相似 。人类可以很容易地根据自己的经验判断两个事物是否相似或者有多相似 。那么计算机如何做出这样的判断呢？众所周知，计算机没有思维 ， 它只能理解数字 。所以，要想让计算机理解我们现实世界中的事物，首先要把现实事物转换成数字 。空间向量模型假设一切事物都可以转化为n维空间中的一个点，称为向量 ， 然后通过计算向量之间的距离或夹角，就可以判断向量之间的相关性，进而判断事物之间的相关性 。

矢量是相对于标量而言的，标量只是一个单一的数字，没有方向性 。向量也叫向量，由一组数字组成 ， 具有方向性 。比如下图中向量用X表示，其中n表示向量的维数:两个向量对应的两点之间的距离就是向量的距离，距离可以描述向量空间中不同向量之间的差异，也就是真实事物之间的差异 。计算距离常用的方法有四种:欧氏距离是最常用的一种 ， 下面介绍 。

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