d(x, y)=d(Y,X) d(x, y)=ifx=Y d(x, y)sd(x, z)+d z, y) 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个 点之间的真实距离,两个基因表达谱之间的欧氏距离计算公式如下: D(x:=1,2(x-y) 相关系数也是常用的相似性度量函数,计算公式如下 2(7-16) 其中, Offset是G的各分量的均值,°是标准方差。用上述两种相似性度量,可以找 出表达谱相似或者变化趋势相同的基因,如图82(a)、(b)所示。欧氏距离、相关系数可 以反映基因之间的共表达关系,两个基因表达谱间的距离小于给定的阈值或相关系数大于某 个给定的阈值,就可以认为它们之间是共表达的。距离和相关系数之间存在关联,在具体应 用时,可以根据需要进行转换 图82两个表达模式之间的关系:(a)相似;(b)变化趋势一致; (c)两个基因的调控制输入一样,但是调控结果不一样,甚至相反d( X ， Y ) = d( Y ， X ) d( X ， Y ) = 0 if X = Y d( X ， Y ) ≦ d( X ， Z ) + d( Z ， Y ) 欧氏距离（ Euclidean distance ）是一个通常采用的距离定义，它是在 m 维空间中两个 点之间的真实距离， 两个基因表达谱之间的欧氏距离计算公式如下： (7-15) 相关系数也是常用的相似性度量函数，计算公式如下： (7-16) (7-17) 其中， Goffset 是 G 的各分量的均值， 是标准方差。用上述两种相似性度量，可以找 出表达谱相似或者变化趋势相同的基因，如图 8.2(a) 、 (b) 所示。欧氏距离、相关系数可 以反映基因之间的共表达关系，两个基因表达谱间的距离小于给定的阈值或相关系数大于某 个给定的阈值，就可以认为它们之间是共表达的。距离和相关系数之间存在关联，在具体应 用时，可以根据需要进行转换