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问当我使用余弦相似度时，为什么我得到的邓恩指数是负值？
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Stack Overflow用户

提问于 2019-06-12 16:00:39

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我使用k-means对归一化数据进行聚类。我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？

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发布于 2019-06-12 22:00:37

欧几里得和曼哈顿是距离。它们可以用来测量相似性，但它们满足了距离的要求。最重要的是，不存在负距离。0表示相同，值越大，它们就越不相似。

余弦相似度定义为两个向量之间夹角的余弦。两个平行向量的相似度为1，角度差异越大，相似度越低。如果两个向量相反，则余弦相似度为-1。

因此，余弦相似度不是距离。因此，您不能在需要距离的地方使用它，例如计算Dunn指数。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/56557303

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