二値ベクトル間の距離尺度。 [binaryDistance: Binary Distance Definitions Across Methods in Mercator: Clustering and Visualizing Distance Matrices](https://rdrr.io/cran/Mercator/man/binaryDistance.html) > 二値ベクトル間の類似度や差は、様々な距離尺度を用いて計算することができる。主な参考文献（下記）では、Choiらが2値ベクトル間の距離の類似度について76種類の尺度をレビューしている。彼らはまた、複数のシミュレーションデータセットにおける距離値間の相関に基づいて、これらの測定の[[階層的クラスタリング]]を作成しました。類似性が高い指標については、代表的なものを1つ選びました。 Choi SS, Cha SH, Tappert CC, A Survey of Binary Similarity and Distance Measures. Systemics, Cybernetics, and Informatics. 2010; 8(1):43-48. jaccard距離で表されるクラスター1には、Dice & Sorenson、Ochiai、Kulcyznski、Bray & Curtis、Baroni-Urbani & Buser、およびJaccardが含まれている。 クラスター2は、SokalMichener距離で表され、Sokal & Sneath、Gilbert & Wells、Gower & Legendre、Pearson & Heron、Hamming、およびSokal & Michenerが含まれています。また、このクラスターには、この関数内で独立して表現される4つの距離、[[ハミング距離]]、[[マンハッタン距離]]、[[キャンベラ距離]]、[[ユークリッド距離]]が含まれる。 ラッセル・ラオ距離で表されるクラスター3には、Driver & Kroeber、Forbes、Fossum、Russell & Raoが含まれる。 残りのメトリクスは、強いクラスタリングがなく、より孤立している。我々は、ピアソン距離（pearson）、グッドマン＆クラスカル距離（goodmanKruskal）など、いくつかの例を検討した。二項距離も含まれる。