算法 – 欧几里德距离vs皮尔逊相关与余弦相似性？

发布时间：2020-12-14 04:55:19 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：他们的目标是一样的：找到相似的载体。你在哪种情况下使用？ (任何实际示例？) 解决方法皮尔森相关和余弦相似性对于缩放是不变的，即将所有元素乘以非零常数。皮尔森相关也不变，为所有元素添加任何常数。例如，如果你有两个向量X1和X2，你的Pearson相关函

他们的目标是一样的：找到相似的载体。
你在哪种情况下使用？ (任何实际示例？)

解决方法

皮尔森相关和余弦相似性对于缩放是不变的，即将所有元素乘以非零常数。皮尔森相关也不变，为所有元素添加任何常数。例如，如果你有两个向量X1和X2，你的Pearson相关函数称为pearson()，pearson(X1，X2)== pearson(X1，2 * X2 3)。这是一个非常重要的属性，因为你通常不关心两个向量在绝对值上是相似的，只是它们以相同的方式变化。

（编辑：李大同）

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