导读 在数据分析的世界里，皮尔逊相关系数是衡量两个变量线性关系强度的经典指标之一。今天，让我们用R语言来直观地感受一下它的魅力吧！🌟假设
在数据分析的世界里，皮尔逊相关系数是衡量两个变量线性关系强度的经典指标之一。今天，让我们用R语言来直观地感受一下它的魅力吧！🌟
假设我们有两个用户对电影的评分数据：
User A: [5, 4, 0, 4, 5]
User B: [0, 3, 4, 4, 4]
通过R语言实现皮尔逊相似度计算，首先需要导入必要的包（如`stats`），然后利用内置函数`cor()`轻松完成任务。代码如下👇：
```r
导入数据
ratings <- data.frame(
UserA = c(5, 4, 0, 4, 5),
UserB = c(0, 3, 4, 4, 4)
)
计算皮尔逊相关系数
pearson_similarity <- cor(ratings$UserA, ratings$UserB, method = "pearson")
print(paste("皮尔逊相似度为:", round(pearson_similarity, 2)))
```
运行后发现，两者的相似度约为0.89，表明两位用户具有较高的偏好一致性！🎉
这个小例子不仅展示了R语言的强大功能，还揭示了如何量化人与人之间的兴趣匹配程度。无论是推荐系统还是市场分析，皮尔逊相关系数都能大显身手哦！✨
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