机器学习数学基础之 杰卡德(Jaccard)距离、余弦距离

杰卡德距离（Jaccard Distance）:

　　杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)：两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示：

　　\(J\left ( A,B\right ) = \frac{\left | A\cap B\right |}{\left | A\cup B\right |}\)

　　杰卡德距离（Jaccard Distance）： 与杰卡德相似系数相反，用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度：

　　\(J_{\delta }\left ( A,B\right ) = 1-J\left ( A,B\right )=\frac{\left | A\cup B\right |-\left | A\cap B\right |}{\left | A\cup B\right |}\)

• 　　Matlab计算杰卡德距离：（Matlab中将杰卡德距离定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例）

 余弦距离（Cosine Distance）：

　　几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

二维空间中向量 a(x₁,x₂)，b(y₁,y₂) 的夹角余弦公式：

　　　　\(cos\theta = \frac{x_{1}y_{1}+ x_{2}y_{2}}{\sqrt{x_{1}^{2}+x_{2}^{2}}\sqrt{y_{1}^{2}+y_{2}^{2}}}\)

　　两个n维样本点 a(x₁,x₂,......,x_n)，b(y₁,y₂,......y_n)的夹角余弦为：

　　　　\(cos\theta = \frac{\vec{a}\cdot \vec{b}}{\left | a\right |\left | b\right |}\)

　　即：

　　　　\(cos\theta = \frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}y_{i}^{2}}}\)

　　夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反余弦取最小值-1。

　　Matlab计算夹角余弦（Matlab中的pdist(X, ‘cosine’)得到的是1减夹角余弦的值）:

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