Pearson相关系数、余弦相似度、修正余弦相似度

• Pearson相关系数刻画变量间线性关系的强弱。

• 余弦相似度，指通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。

• 修正余弦相似度，指中心化（减去平均值）后再求余弦相似度。

1. 从数学角度看，给定向量X和Y，Pearson相关系数和修正余弦相似度的计算是相同的，它们的关系参考下面的链接:

               https://www.cnblogs.com/tracer-dhy/p/5808323.html

2. 目前很多文档中提到Pearson相关系数和修正余弦相似度的计算有差异，这主要是指当它们被应用到协同过滤问题中求用户的相似性时，计算上有一些不同，主要差异在于中心化方式不同。关于这一点，下面的链接有非常详细的阐述：

               http://wulc.me/2016/02/22/《Programming%20Collective%20Intelligence》读书笔记(2)--协同过滤/