Frage

Ich versuche, Pearsons Korrelation zwischen 13 Variablen in einer Registerkarte Textdatei zu berechnen, wobei jede Spalte eine Variable ist. Ich bin mit Java und hatte gehofft, dass jemand kann mir darüber, welche Bibliotheken einige Hinweise geben oder welche Funktionen sollte ich verwenden. Ich vermute, ich werde zuerst den Inhalt der Datei lesen, müssen aber kann nicht herausfinden, wie man im Wesentlichen das Programm wissen, dass jede Spalte ein wie ein Array ist, das würde als mir ermöglichen, meine erforderlichen Berechnungen zu tun. Ich würde das Paket java.io habe gedacht, den besten Ort für mich, aber beginnen kann einfach nicht herausfinden, was Klassen, die ich für mein Problem verwenden könnte. Ich habe auch an http://commons.apache.org/math/ sah, die eine Funktion hat, für Pearsons Korrelationsmessung, aber das wäre zu einfach, und da dies eine Zuordnung Uni ist muss ich es Kratzer bilden implementieren. Mit Blick auf die appache Pearsons Korrelation scheinen sie das Problem wie eine Matrix genähert zu haben, wobei jede Spalte der Matrix eine Variable ist.

Sorry für die lange Beschreibung meines Problems. Wenn ihr irgendwelche Websites kennen oder irgendwelche guten kewords zu suchen oder andere Informationen, würde ich sehr schätzen. Danke, Arlind.

War es hilfreich?

Lösung

Es sollte möglich sein, diese nur mit dem Standard-Java zu tun, Mathe, String, Datei-I / O-Bibliotheken und ein paar Arrays und Schleifen!

Bitte zuerst lesen zu lernen, wie man in der Datei zu lesen. http://www.roseindia.net/java /beginners/java-read-file-line-by-line.shtml

Innerhalb analysieren die Schleife Ihre CSV-Datei durch die String.split (String regex) Methode verwendet wird. z.B. strLine.split ( "").

konvertieren diese in ein Array von Doppel durch Double.parseDouble mit für jeden String in dem String []

Von dort können Sie die verwenden können, Math.sqrt (Doppel a) und Math.pow (Doppel a, Doppel b) Funktionen zusammen mit einigen einfachen Schleifen Ihre Korrelation für jedes Paar von Variablen zu berechnen.

Wir hoffen, dass genügend Informationen ist für den Anfang, fühlen Sie sich frei posten, wenn Sie weitere Hilfe wollen!

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