什么类型的归一化使用 Orange3 On Distance Pearson Correlation Widget

Question

我正在尝试使用 Orange3 距离小部件在多个列上计算 Pearson 相关性，但结果与我在 R 中得到的结果完全不同。

我运行的R命令是

head(DF_COMBRETURNS,30)

       returns1    returns2    returns3
1   0.051533110  0.08991458  0.05758710
2   0.025753284  0.10480611  0.07194245
3  -0.057929969  0.18695782  0.01437815
4  -0.070844336  0.09703665  0.02875216
5  -0.038669760 -0.01491424  0.01437195
6   0.000000000 -0.09695704 -0.01436988
7   0.045132173 -0.04479283  0.00000000
8   0.012889089  0.02987527 -0.02874389
9  -0.012887428 -0.05226611  0.02875216
10  0.000000000  0.08964590  0.04311584
11 -0.032222723  0.14927601  0.02873150
12 -0.038679732  0.02981070  0.02872325
13  0.000000000  0.09685591  0.05743001
14  0.012898233 -0.06698921 -0.07174631
15  0.000000000  0.00000000  0.00000000
16 -0.006448285  0.07448235  0.05743825
17 -0.038692204  0.02232807  0.00000000
18 -0.038707180 -0.04464618 -0.04305396
19 -0.064536947 -0.12655401 -0.12921752
20 -0.012915725 -0.01490757  0.02875216
21  0.025834787  0.02981959  0.04311584
22 -0.025828114  0.02981070  0.08619451
23 -0.012917393  0.00000000  0.04306014
24  0.019378593 -0.06705409  0.00000000
25  0.000000000 -0.02236636  0.02869440
26  0.012916559  0.01491424  0.02868617
27  0.012914891  0.15657620  0.12905076
28  0.000000000  0.02977741  0.01432049
29 -0.012913223 -0.05209496  0.01431844
30  0.000000000 -0.03723008 -0.04294918

cor(DF_COMBRETURNS[,c(5,8,11)])

           returns1    returns2  returns3
returns1  1.00000000 -0.03619446 0.2682558
returns2 -0.03619446  1.00000000 0.6724748
returns3  0.26825585  0.67247477 1.0000000

但是当尝试在 Orange3 距离小部件中计算相同的数据时，我得到了完全不同的结果。在阅读有关小部件的文档时，Orange 似乎总是将数据标准化，但我不知道这是否是造成差异的原因。我做错了什么？

Answer 1

皮尔逊相关距离定义为 (1 - cor) / 2

使用

(1 - cor(DF_COMBRETURNS[,c(5,8,11)])) / 2

比较结果

什么类型的归一化使用 Orange3 On Distance Pearson Correlation Widget

What type of normalization uses Orange3 On Distance Pearson Correlation Widget

correlation

orange