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雅卡尔指数 (Jaccard index)

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生信编程日常
发布2020-04-24 15:51:39
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发布2020-04-24 15:51:39
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文章被收录于专栏:生物信息学、python、R、linux

雅卡尔指数,或者称为交并比、雅卡尔相似系数,可以用于比较样本集的相似性与多样性。其定义为两个集合交集大小与并集大小之间的比例:

formula

雅卡尔距离(Jaccard distance)则用于量度样本集之间的不相似度,其定义为1减去雅卡尔系数。

比如:

代码语言:javascript
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A <- c(0,1,2,5,6)
B <- [0,2,3,4,5,7,9]
jacc_index <- length(intersect(A, B)) / length(union(A, B))
# 即33.33%

当A和B是空集时,定义jaccard index为1。

对于非对称二元属性而言(比如说对于患癌症和不患癌症的属性而言,不患癌症是0,患癌症是1,那么0的数量远远大于1,但是我们却更关注1的数量): M11 - A和B中都是1; M01 - A中是0,B中是1; M10 - A中是1,B中是0; M00 - 两者都是0.

雅卡尔指数为(由于M00过多不予考虑):

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