给出聚类分析中，闵可夫斯基距离 (Minkowski distance) ，皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient)，Jaccard相似度 (Jaccard similarity)的公式

闵可夫斯基距离：d(x,y)=(∑|xi-yi|^p)^(1/p)

皮尔逊相关系数：r = (nΣxy - ΣxΣy) / Sqrt[(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)]

Jaccard相似度：J(A,B)=|A∩B|/|A∪B|

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给出聚类分析中闵可夫斯基距离 (Minkowski distance) 皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient)Jaccard相似度 (Jaccard similarity)的公式

闵可夫斯基距离公式：
d(x,y) = [(∑(|xi-yi|)^p)^(1/p)]

皮尔逊相关系数公式：
r = (∑(xi-x̄)(yi-ȳ)) / [(∑(xi-x̄)^2)(∑(yi-ȳ)^2)]^(1/2)

Jaccard相似度公式：
similarity = |A∩B| / |A∪B|

给出聚类分析中，闵可夫斯基距离 ，皮尔逊相关系数 ，Jaccard相似度的公式

闵可夫斯基距离公式：


其中，p 和 q 表示两个向量中的元素，n 表示向量的维度，d 表示两个向量之间的距离。

皮尔逊相关系数公式：


其中，n 表示向量的维度，x 和 y 分别表示两个向量，x_mean 和 y_mean 分别表示两个向量的平均值。

Jaccard相似度公式：


其中，A 和 B 分别表示两个向量，|·| 表示集合中元素的个数。