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Compute the Yule dissimilarity between two boolean 1-D arrays.
The Yule dissimilarity is defined as
.. math::
\frac{R}{c_{TT} * c_{FF} + \frac{R}{2}}
where :math:`c_{ij}` is the number of occurrences of
:math:`\mathtt{u[k]} = i` and :math:`\mathtt{v[k]} = j` for
:math:`k < n` and :math:`R = 2.0 * c_{TF} * c_{FT}`.
Parameters
----------
u : (N,) array_like, bool
Input array.
v : (N,) array_like, bool
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
Returns
-------
yule : double
The Yule dissimilarity between vectors `u` and `v`.
Examples
--------
>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.yule([1, 0, 0], [0, 1, 0])
2.0
>>> distance.yule([1, 1, 0], [0, 1, 0])
0.0
Améliorations / Corrections
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