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??????机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数，距离的研究主体一般是线性空间中点；而相似度研究主体是线性空间中向量；相关系数研究主体主要是分布数据。本文主要介绍相关系数。

1 皮尔逊相关系数——常用的相关系数

??????机在统计学中，皮尔逊相关系数（earson correlation coefficient）用于度量两个变量X和Y之间的相关程度（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的线性相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来。
对于总体（由许多有某种共同性质的事物组成的集合），给定随机变量(X, y)，总体皮尔逊相关系数的定义为

\[{\rho _{X,Y}}{\rm{ = }}\frac{{{\mathop{\rm cov}} \left( {X,Y} \right)}}{{{\sigma _X}{\sigma _Y}}}{\rm{ = }}\frac{{E\left( {\left( {X - {\mu _X}} \right)\left( {Y - {\mu _Y}} \right)} \right)}}{{{\sigma _X}{\sigma _Y}}}\]

??????机其中cov(X,Y)是随机变量X和随机变量Y之间的协方差
??????机σx是随机变量X的方差
??????机σy是随机变量Y的方差
??????机μx是随机变量X的均值
??????机μy是随机变量Y的均值

??????机对于同样本来说，给定样本对{(x1, y1), (x2,y2), …, (xn, yn)} ，样本皮尔逊相关系数的定义为

\[{r_{x,y}}{\rm{ = }}\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - \bar x} \right)\left( {{y_i} - \bar y} \right)} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)}^2}} } \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{y_i} - \bar y} \right)}^2}} } }} = \frac{{n\sum\limits_{i = 1}^n {{x_i}{y_i}} - \sum\limits_{i = 1}^n {{x_i}} \sum\limits_{i = 1}^n {{y_i}} }}{{\sqrt {n\sum\limits_{i = 1}^n {x_i^2} - {{\left( {\sum\limits_{i = 1}^n {{x_i}} } \right)}^2}} \sqrt {n\sum\limits_{i = 1}^n {y_i^2} - {{\left( {\sum\limits_{i = 1}^n {{y_i}} } \right)}^2}} }}\]

??????机其中n是样本数量
??????机Xi, yi是第i个独立的样本数据
??????机x是所有xi的均值
??????机y是所有yi的均值

图1 具有不同相关系数值（ρ）的散点图示例

图2 几组点集的相关系数

2 Phi相关系数——二元变量的相关性

??????机在统计学里，“Phi相关系数”（Phi coefficient）（符号表示为φ）是测量两个二元变数之间相关性的工具，由卡尔·皮尔森所发明 [1]。他也发明了与Phi相关系数有密切关联的皮尔森卡方检定（Pearson‘s chi-squared test。一般所称的卡方检验），以及发明了测量两个连续变数之间相关程度的皮尔森相关系数。Phi相关系数在机器学习的领域又称为Matthews相关系数。

??????机首先将两个变数排成2×2列联表，注意 1 和 0 的位置必须如同下表，若只变动 X 或只变动 Y 的 0/1 位置，计算出来的Phi相关系数会正负号相反。Phi相关系数的基本概念是：两个二元变数的观察值若大多落在2×2列联表的“主对角线”字段，亦即若观察值大多为(X,Y) =(1,1), (0,0)这两种组合，则这两个变数呈正相关。反之，若两个二元变数的观察值大多落在“非对角线”字段，对应于2×2列联表，亦即若观察值大多为(X,Y) =(0,1), (1,0)这两种组

??????机其中 n11, n10, n01, n00都是非负数的字段计次值，它们加总为n ，亦即观察值的个数。由上面的表格可以得出 X 和 Y 的 Phi相关系数如下：

??????机一个简单的实例：研究者欲观察性别与惯用手的相关性。虚无假设是：性别与惯用手无相关性。观察对象是随机抽样出来的个人，身上有两个二元变数（性别 X ，惯用手 Y），X 有两种结果值（男=1／女=0），Y也有两种结果值（右撇子=1／左撇子=0）。观察两个二元变数的相关性可以使用Phi相关系数。假设简单随机抽样100人，得出如下的2×2列联表：

??????机假设?0.0297相关系数检定为显著，在本例对变数 1/0 的指定下，代表身为男性与身为右撇子有轻微的负相关，也就是男性右撇子的比例略低于女性右撇子的比例；或者反过来说，男性左撇子的比例略高于女性左撇子的比例。

机器学习中的度量——相关系数

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