样本间的距离或者相似度度量方法

距离度量

距离度量（Distance）用于衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明个体间的差异越大。

一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：

1) d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0
2) d(x,y) >= 0 // 距离非负

3) d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该是 a

4) d(x,k) + d(k,y) >= d(x,y) // 三角形法则: (两边之和大于第三边)

假设两个样本的特征向量为：

一、欧氏距离

二、曼哈顿距离

三、闵可夫斯基距离

（1）当p=1时，即为曼哈顿距离

（2）当p=2时，即为欧氏距离

（3）当p趋向于无穷大时，即为切比雪夫距离

四、切比雪夫距离

相似度度量

相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，与距离度量相反，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大。

一、夹角余弦（Cosine Similarity）

即求两个特征向量的余弦值。文本分类或者聚类时，一般用夹角余弦求文本相似度。

二、皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient）

即相关分析中的相关系数r，分别对X和Y基于自身总体标准化后计算空间向量的余弦夹角。公式如下：

三、Jaccard相似系数（Jaccard Coefficient）

Jaccard系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度，因为个体的特征属性都是由符号度量或者布尔值标识，因此无法衡量差异具体值的大小，只能获得“是否相同”这个结果，所以Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题。如果比较X与Y的Jaccard相似系数，只比较xn和yn中相同的个数，公式如下：

调整余弦相似度（Adjusted Cosine Similarity）

虽然余弦相似度对个体间存在的偏见可以进行一定的修正，但是因为只能分辨个体在维之间的差异，没法衡量每个维数值的差异，会导致这样一个情况：比如用户对内容评分，5分制，X和Y两个用户对两个内容的评分分别为（1，2）和（4，5），使用余弦相似度得出的结果是0.98，两者极为相似，但从评分上看X似乎不喜欢这2个内容，而Y比较喜欢，余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值，比如X和Y的评分均值都是3，那么调整后为（-2，-1）和（1，2），再用余弦相似度计算，得到-0.8，相似度为负值并且差异不小，但显然更加符合现实。

数据标准化、归一化处理

一、min-max标准化（Min-Max Normalization）

也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下：

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

二、Z-score标准化方法

这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为：

其中为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。