皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）

欧几里德距离（Euclidean Distance）是机器学习中常见的相似度的计算方式。它被用来求两个向量间的距离，取值范围为0至正无穷。两个向量间的距离较小，两个向量越相似。欧几里德距离计算时默认对每一个维度给予相同的权重，如果某一维度较之其它维度而要取值范围差别很大，结果很容易被某个维度所决定。因此，可以使用加权欧几里德距离，给不同维度赋予不同权重。

欧几里德距离的计算公式如下，其中表示用户X对物品i的评价，表示用户Y对物品i的评价：

现有数据集如下：

critics={

    冯小刚: {复仇者联盟: 4.3,哈利波特: 1.1},

    张艺谋: {复仇者联盟: 1.8,哈利波特: 3.2},

}

欧几里德距离以用户共同评价的物品为坐标轴，将参与评价的用户共同绘制到图中，以此考察彼此远近的方式。将上述数据集映射到偏好空间中，如图1-1所示：

余弦距离，也称余弦相似度。它用向量空间中两个向量夹角的余弦值度量两个个体间差异的大小。余弦距离不关心向量的长度，只关心向量的夹角余弦值。余弦距离的应用场景为文本分类时计算两篇文本之间的距离。

余弦距离比皮尔逊相关系数更加严格。对于皮尔逊相关系数而言，即便两个向量之间有夹角，只要其同升同降，那么皮尔逊相关系数就是1，即距离为0。而对于余弦距离而言，其距离是他们之间的夹角余弦值。通俗来说，皮尔逊相关系数只跟向量间是否同升同降有关，而余弦距离除了跟向量间是否同升同降有关系外，还跟向量间升降的程度有关。

余弦距离的计算公式如下：

表2-1中所示用户a对物品X的评价为5分，Y的评价为4分，Z的评价为1分，R的评价为5分。用户b对物品X的评价为4分，Y的评价为3分，Z的评价为1分，R的评价为未评分。用户c对物品X的评价为2分，对物品Y的评价为2分，对物品Z的评价为5分，对物品R的评价为1分。如果计算用户a和用户b的余弦距离，可以将a表示为a=（5，4，1），b表示为b=（4，3，1）。

用户/物品

X

Y

Z

R

a

5

4

1

5

b

4

3

1

?

c

2

2

5

1

皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）是衡量向量相似度的一种方式。输出范围为-1到+1，其中0代表无相关性，负值代表负相关，正值代表正相关。皮尔逊相关系数在欧几里德距离上做出了优化，对向量的值做了中心化处理，即对两个向量中的所有维度都减去元素的平均值，中心化后所有维度的平均值基本为0；然后对中心化结果求余弦距离，但余弦距离的计算要求每个向量中所有的值都必须非空，若两个向量v1=(3,2,4)、v2=(-1,2,null)，则无法进行余弦距离计算的。皮尔逊相关系数把向量中所有null维度赋值为0，再对结果进行余弦计算。

皮尔逊相关系数的计算公式如下：

两个向量X、Y，计算出的皮尔逊相关系数含义做如下理解：

通常通过以下取值范围判断向量的相关程度：

结论：皮尔逊相关系数既是欧几里德距离的升级，即它提供了对于变量取值范围不同的处理步骤，不同变量量纲上的差别在计算过程中去掉了；又是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进。