def OsDistance(vector1, vector2):
    sqDiffVector = vector1-vector2
    sqDiffVector=sqDiffVector**2
    sqDistances = sqDiffVector.sum()
    distance = sqDistances**0.5
    return distance

        两个变量之间的相关系数越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分越多，所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么你完全可由变量X去获知变量Y的值。

·         当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。

·         当X的值增大，Y也增大，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间

·         当X的值减小，Y也减小，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间

·         当X的值增大，Y减小，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间

          当X的值减小，Y增大，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间

相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1和-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

            在python中用函数corrcoef实现，具体方法见http://infosec.pku.edu.cn/~dulz/doc/Numpy_Example_List.htm

（3）余弦相似度

       

def cosSim(inA,inB):
    num = float(inA.T*inB)
    denom = la.norm(inA)*la.norm(inB)
    return 0.5+0.5*(num/denom)