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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


    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:
    J a c c a r d ( A , B ) = 1 − A ∩ B A ∪ B Jaccard(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:
    C h i − S q u a r e ( u , v ) = ∑ i 2 u i v i u i + v i , ∑ i u i = ∑ i v i = 1 Chi-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​+vi​2ui​vi​​,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 ) = C o v ( 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:
    D i c e ( 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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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/128191607
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