相似性算法研究

业务中需要分析一批离散的统计数据相似性，用于将同种类别的数据识别出来。

整理的资料是三大统计学的相似性计算方法，与数据之间距离的度量。

首先简单介绍一下数据的使用:

三大相关性系数	适用范围	scipy库的调用
皮尔森相关系数 pearson	数据呈正太分布	from scipy.stats import pearsonr
肯德尔相关系数 kendall	非正态分布且数据无序	from scipy.stats import kendalltau
斯皮尔曼相关系数 spearman	非正态分布且数据有序	from scipy.stats import spearman

from scipy.stats import normaltest 先用该函数检测比较数据的正太分布。后根据结果决定使用具体的方法

在处理相似性的过程中，除了统计学的相似性，还需要结合如距离(欧式，马氏等)

from scipy.spatial.distance import pdist          其中 pdist函数涵盖了各种距离度量的方法

最后还要结合极差来度量。

这里给出一个seaborn调用肯德尔系数的绘图。

代码如下:

首先定义肯德尔系数,

然后处理中文字体显示问题。

随后把要求的两个数据按照dataframe的格式建立起来

核心是joinplot后面的. 

.annotate调用之前定义的肯德尔系数函数 template是要显示的具体文字和 保存的肯德尔系数小数点位数

from scipy.stats import pearsonr,kendalltau,spearmanr,kstest,normaltest
def kendall(x,y):
   return kendalltau(x,y)

# 绘图设置-解决中文报错
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] #用来正常显示中文标签
sns.set(font='KaiTi')  # 解决Seaborn中文显示问题   
# 整周数据相似性绘图     
df=pd.DataFrame(columns=['网约车周末','网约车工作日'],data={'网约车周末':df_weekday['All'],'网约车工作日':df_weekend['All']})
plt.figure()
sns.jointplot('网约车周末','网约车工作日',
　　　　　　　　df,kind='reg',size=8,
　　　　　　　　marginal_kws=dict(bins=25, rug=True),
　　　　　　　　color='r').annotate(kendall,template='kendall correlation: {val:.3f}')#,stat_func=pearsonr,space=1,color='r') #
p: {p:.6f}

pandas中dataframe亦可直接调用 列与列之间的相似性系数：

对于dataframe df

调用:

df.corr('kendall')