Pearson Distance:

where:

1.  is the covariance

2.  is the standard deviation of

3.  is the standard deviation of

pearson distance:

When we consider and , then pearson distance is the vectorial angle cosine between and

When the length of and is 2, then  is either 1 or -1.

The corresponding python code is as follow:

from math import sqrt

def pearson(v1,v2):
sum1 = sum(v1)
sum2 = sum(v2)
sum1Sq = sum([pow(v,2) for v in v1])
sum2Sq = sum([pow(v,2) for v in v2])
pSum = sum([v1[i]*v2[i] for i in range(len(v1))])
num = pSum - sum1*sum2/len(v1)
den = sqrt(sum1Sq - pow(sum1,2)/len(v1))*sqrt(sum2Sq - pow(sum2,2)/len(v2))
if den == 0: return 1.0
return num/den

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