sklearn 相似度矩阵_什么是相似度分析（聚类分析的一种）？

Non‐parametric multivariate analyses of changes in community structure​onlinelibrary.wiley.com

相似性分析Analysis of similarities（ANOSIM）首先由KR Clarke 提出，是一种类似于ANOVA分析（方差）的非参数统计，不对原始数据进行操作，而是对排名差异矩阵进行分析。该测试广泛用于生态学、医学。

给定一组样本之间的等级差异矩阵，假设H0所有样本样本属于同一个组，经ANOSIM测试我们判定R是否可以拒绝H0假设，即组间的相似度大于或等于组内的相似度。

相似度R的计算方法如下：

R，相似度；rB，组内平均秩相似性；rW，组间平均秩相似性；M = n（n - 1）/ 2，其中n是样本数。

测试统计量R限制在值-1至1之间，其中正值表示组内的相似度更高，接近零的值表示组内与组间相似度之间没有差异。负R值表明组间的相似性大于组内的相似性。

假设检验H0是组内的相似度小于或等于组间的相似度，通常将R统计量与通过随机改组的位置来获得组间的R值，即R'，重复n次。p值为实际 R > R' 次数的百分比。

ANOSIM与NMDS（非度量多维标度）齐名，重要度都很高，两种方法互为补充，补充了群体差异的可视化和统计检验。[2]

ANOSIM可在PRIMER，R Vegan package和PAST在内的多种统计软件中实现。