文档介绍：Spearmen相关系数和Pearson相关系数及其MATLAB实现
D
cont2 = -1; %记录与特定元素相同的元素个数
for j = 1 : N
if X(i) < X(j)
cont1 = cont1 + 1;
elseif X(i) == X(j)
cont2 = cont2 + 1;
end
end
Xrank(i) = cont1 + mean([0 : cont2]);
end
%计算Yrank中的各个值
for i = 1 : N
cont1 = 1; %记录大于特定元素的元素个数
cont2 = -1; %记录与特定元素相同的元素个数
for j = 1 : N
if Y(i) < Y(j)
cont1 = cont1 + 1;
elseif Y(i) == Y(j)
cont2 = cont2 + 1;
end
end
Yrank(i) = cont1 + mean([0 : cont2]);
end
%利用差分等级(或排行)序列计算斯皮尔曼等级相关系数
coeff = 1 - (6 * sum((Xrank - Yrank).^2)) /(N * (N^2 - 1));
end
%函数mySpearman结束
%%%%%%%%%%运行下面这个程序%%%%%%%%%%%%%%%%
X=[12,546,13,45,32,2];Y=[1,78,2,46,6,45];
S=mySpearman(X,Y);
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%matlab自带程序coeff = corr(X , Y , 'type' , 'Spearman'); 
Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient）也叫皮尔森积差相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient），是用来反应两个变量相似程度的统计量。或者说可以用来计算两个向量的相似度（在基于向量空间模型的文本分类、用户喜好推荐系统中都有应用）。
当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于：
(1)、两个变量之间是线性关系，都是连续数据。
(2)、两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。
(3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。
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%%%%%%%%