数据的距离度量 三、Jaccard距离，卡方相似度，相关系数，Dice系数
迪丽瓦拉
2024-03-20 17:44:41
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数据的距离度量 三、Jaccard距离，卡方相似度，相关系数，Dice系数
- Jaccard距离
- 卡方相似度
- 相关系数
- Dice系数
Jaccard距离
用于衡量两个集合A，B的样本相似度，距离越接近1的两个集合相似度越小：
Jaccard(A,B)=1−A∩BA∪BJaccard(A,B)=1 - \frac{A \cap B}{A \cup B} Jaccard(A,B)=1−A∪BA∩B
卡方相似度
用于衡量两个向量（样本）之间的相似性：
Chi−Square(u,v)=∑i2uiviui+vi,∑iui=∑ivi=1Chi-Square(u,v)=\sum_i\frac{2u_iv_i}{u_i+v_i},\quad \sum_iu_i=\sum_iv_i=1 Chi−Square(u,v)=i∑ui+vi2uivi,i∑ui=i∑vi=1
相关系数
用于衡量两个样本之间的相关性：
ρ(X,Y)=Cov(X,Y)σ(X)σ(Y)\rho(X,Y)=\frac{Cov(X,Y)}{\sigma(X)\sigma(Y)} ρ(X,Y)=σ(X)σ(Y)Cov(X,Y)
Dice系数
常用于语义分割，用于度量两个集合的相似性：
Dice(A,B)=2∣A∩B∣∣A∣+∣B∣Dice(A,B)=\frac{2|A\cap B|}{|A|+|B|} Dice(A,B)=∣A∣+∣B∣2∣A∩B∣
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