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相关性分析算法,correlation相关性分析算法

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相关性 分析、相关性的元素需要一定的关系或概率才能进行相关性分析 。斯皮尔曼相关性 分析.哪个范畴相关性 分析用相关性指代分析对于两个或两个以上的可变因素，从而衡量两个可变因素之间的相关程度 ， 相关性 分析类别社交化之后，下一个大趋势是什么 。

1、如何对关键词和对应的网页进行加权搜索2.1基于词频统计和词位加权的搜索引擎利用关键词在文档中的出现频率和位置进行排序 ， 这是搜索引擎最早的主要思想，技术发展也最成熟 。是搜索引擎第一阶段的主要排名技术，应用广泛，至今仍是众多搜索引擎的核心排名技术 。其基本原理是:文档中的词频越高，该关键词的位置越重要，被认为是被搜索词的相关性越好 。1)词频统计文档的词频是指查询关键词在文档中出现的频率 。

但在常用关键词的情况下，它们对相关性的判断意义很小 。TF/IDF很好的解决了这个问题 。TF/IDF 算法被认为是信息检索领域最重要的发明 。Tf ($ TERM频率):单文本词汇出现的频率，用关键词数除以网页总字数，其商称为“关键词频率” 。IDF(InverseDocumentFrequency):倒排文本频率指数 ， 其原理是一个关键词已经出现在n个网页中，所以n越大，这个关键词的权重越?。?反之亦然 。

2、啤酒和尿不湿案例属于哪种数据挖掘 算法在营销环节，“啤酒和尿布”的故事是一个神话 。“啤酒”和“纸尿裤”这两种看似不相关的商品放在一起销售 ， 获得不错的销售收入 。这种现象就是店内商品之间的相关性 。研究“啤酒和纸尿裤”相关性的方法是购物篮分析 。购物篮分析曾经是沃尔玛的秘密武器 。购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到相关产品，从而增加销售收入！

3、数据挖掘核心 算法之一--回归【相关性分析算法,correlation相关性分析算法】Data Mining Core算法回归是一个广义的概念，它包含了用一组变量来预测另一个变量的基本概念 。在白话文里，我们用其中的几个，根据几个事物的关联度来预测另一个事物的概率 。最简单的问题是线性二元问题(简单线性) 。比如今天下午老婆买了个包，我没买 。稍微复杂一点的是多变量(即多变量线性) 。这里有一点需要注意，因为我之前犯过这个错误，就是认为预测的变量越多越好 。做模型时总想选取几十个指标来预测 ， 但你知道，一方面，每增加一个变量 ， 就相当于增加了这个变量中的误差，变相放大了整体误差，尤其是自变量选取不当的时候 。另一方面 ， 当两个自变量高度相关但不独立时，两个指标相当于对结果的影响增加了一倍 。)还是上面的例子，如果婆婆来了，那么老婆做饭的概率很大；如果再出事，如果我公公也来，那我老婆肯定会做饭；为什么会有这些判断？因为这些以前发生过很多次，所以我可以根据这些东西预测老婆会不会做晚饭 。

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