源自余弦相似度以及 Pearson 和 Spearman 相关系数的度量距离
统计方法学
2012-08-16 v1 机器学习
摘要
我们利用保度量函数这一简单工具，研究了两类将余弦相似度以及 Pearson 和 Spearman 相关系数转换为度量距离的变换方法。第一类变换使负相关对象之间的距离最大化。此前已知的变换属于此类。第二类变换则将相关对象和负相关对象归并在一起。此类变换产生度量距离的一个例子是应用于中心化数据时的正弦函数。
引用
@article{arxiv.1208.3145,
title = {Metric distances derived from cosine similarity and Pearson and Spearman correlations},
author = {Stijn van Dongen and Anton J. Enright},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.3145},
year = {2012}
}
备注
5 pages, 1 figure