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Compute the correlation distance between two 1-D arrays.
The correlation distance between `u` and `v`, is
defined as
.. math::
1 - \frac{(u - \bar{u}) \cdot (v - \bar{v})}
{{||(u - \bar{u})||}_2 {||(v - \bar{v})||}_2}
where :math:`\bar{u}` is the mean of the elements of `u`
and :math:`x \cdot y` is the dot product of :math:`x` and :math:`y`.
Parameters
----------
u : (N,) array_like
Input array.
v : (N,) array_like
Input array.
w : (N,) array_like, optional
The weights for each value in `u` and `v`. Default is None,
which gives each value a weight of 1.0
centered : bool, optional
If True, `u` and `v` will be centered. Default is True.
Returns
-------
correlation : double
The correlation distance between 1-D array `u` and `v`.
Améliorations / Corrections
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