如何計算R中兩個向量之間不同的眾所周知的相似性或距離度量？

Question

我想計算兩個向量之間的相似性（距離）：

v1 <- c(1, 0.5, 0, 0.1)
v2 <- c(0.7, 1, 0.2, 0.1)

我只是想知道一個包是否可用於計算R中不同的眾所周知的相似性（距離）度量？ 例如，“Resnik”，“Lin”，“Rel”，“Jiang”，......

這些方法的實現並不難，但我認為它必須在R中的一些包中定義。

經過一些谷歌搜索后，我發現了一個包含“GOSemSim”的軟件包，其中包含大多數測量，但它特定於生物醫學應用程序，我不能用它們來計算兩個向量之間的相似性。

Answer 1

“ 代理 ”是用於距離和相似性度量的通用庫。 支持以下方法：

“Jaccard”“Kulczynski1”“Kulczynski2”“Mountford”“Fager”“Russel”“簡單匹配”“Hamman”“Faith”
“Tanimoto”“Dice”“Phi”“Stiles”“Michael”“Mozley”“Yule”“Yule2”“Ochiai”
“Simpson”“Braun-Blanquet”“余弦”“eJaccard”“fJaccard”“相關”“卡方”“Phi-squared”“Tschuprow”
“Cramer”“Pearson”“Gower”“Euclidean”“Mahalanobis”“Bhjattacharyya”“Manhattan”“supremum”“Minkowski”
“Canberra”“Wave”“divergence”“Kullback”“Bray”“Soergel”“Levenshtein”“Podani”“Chord”
“Geodesic”“Whittaker”“Hellinger”

請檢查以下示例：

x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(4,5,6,7,8)
l <- list(x, y)
simil(l, method="cosine")

輸出是“l”元素之間的相似性矩陣：

      1
2     0.978232

我遇到的唯一問題是對於某些方法（例如：“Jaccard”），發生以下錯誤：

simil(l, method="Jaccard")
Error in n - d : 'n' is missing

Answer 2

dist函數通過其method參數支持：“euclidean”，“maximum”，“manhattan”，“canberra”，“binary”或“minkowski”。 看?dist