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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 11
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今天來說一些內積的應用
例如當我們現在有一些資料形式如下
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=(x_1%2C%20y_1)%2C%20(x_2%2C%20y_2)%2C%20(x_3%2C%20y_3)%2C%20...%2C%20(x_n%2C%20y_n)

當我們想知道這筆資料 x 與 y 之間的關係
或者說想比較 x 與 y 的行為的相似性
這時可以把它寫成兩個向量
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=(x_1%2C%20x_2%2C...%2Cx_n)https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=(y_1%2C%20y_2%2C...%2Cy_n)

接下來進行去中心化
也就是分別減去各自的平均
變成 https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=(x_1-%5Cbar%7BX%7D%2C%20x_2-%5Cbar%7BX%7D%2C...%2Cx_n-%5Cbar%7BX%7D)https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=(y_1-%5Cbar%7BY%7D%2C%20y_2-%5Cbar%7BY%7D%2C...%2Cy_n-%5Cbar%7BY%7D)
去中心化可以降低交互作用(也就是我影響你, 你影響我)的影響

然後再將上列兩向量單位化並內積
https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=%5Cfrac%7B(X-%5Cbar%7BX%7D)%5Ccdot%20(Y-%5Cbar%7BY%7D)%7D%7B%7CX-%5Cbar%7BX%7D%7C%20%5Ctimes%20%7CY-%5Cbar%7BY%7D%7C%7D
這也被稱做皮爾森相關係數(Pearson's correlation coefficient)或相關係數

相關係數為正時,稱正相關;相關係數為負時,稱負相關
而相關係數的絕對值越小,相關性越低;相關係數的絕對值越大,相關性越高


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