相似性度量

二元向量的相似性度量(每一维都少的信息量，主要是0,1等有 or 没有属性)：

Dice：2*|(X∩Y)|/(|X|+|Y|),*2保证∈[0,1],维数不一致时，差别大。

jaccard |(X∩Y)/(X∪Y)|,交叠程度小时，值较低

交叠系数：|(X∩Y)|/min{|X|,|Y}}， 互相之间的包含性，=1

cosine： |X∩Y|/根号(|X|*|Y|)

 

对于实值：

只有cosine

欧式空间对向量长度的定义

两个向量的点积

欧式距离

归一化系数

 

概率度量方法，不同概率分布之间(不)相似度量方法：

 

KL 相对熵: D(p||q)，采用p分布代替q分布时，多少信息丢失 q=0，穷大问题，不对称

iRad: D(p||p+q/2) + D(q||p+q/2)，对称

L1 norm:∑|p-q|