【摘 要】
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针对Spearman秩相关方法在两个变量局部数据的大小次序不一致时描述变量间趋势相关性效果不佳的问题,提出了基于趋势秩的Spearman相关方法（T-SRC）.T-SRC设计了将数据转换为趋势
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针对Spearman秩相关方法在两个变量局部数据的大小次序不一致时描述变量间趋势相关性效果不佳的问题,提出了基于趋势秩的Spearman相关方法（T-SRC）.T-SRC设计了将数据转换为趋势秩的方法,专门捕获数据的变化趋势,从而提高了Spearman相关方法发现变量间趋势相关的性能.真实数据的实验结果表明,与传统的Spearman秩相关方法相比,T-SRC挖掘变量间的趋势相关关系的性能更优,验证了方法的有效性.
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