सहसंयोजक मैट्रिक्स के लिए "सर्वश्रेष्ठ" मीट्रिक क्या हैं, और क्यों? यह मेरे लिए स्पष्ट है कि फ्रोबेनियस और सी उपयुक्त नहीं हैं, और कोण पैरामीरिजेशन के अपने मुद्दे भी हैं। सहज रूप से इन दोनों के बीच एक समझौता हो सकता है, लेकिन मैं यह भी जानना चाहूंगा कि क्या ध्यान में रखने के लिए अन्य पहलू हैं और शायद अच्छी तरह से स्थापित मानक हैं।
आम मैट्रिक्स में विभिन्न कमियां होती हैं क्योंकि वे कोवरियस मैट्रिस के लिए स्वाभाविक नहीं हैं, जैसे कि वे अक्सर विशेष रूप से नॉन PSD मैट्रिसेस को दंडित नहीं करते हैं या अच्छी तरह से wrt रैंक का व्यवहार नहीं करते हैं (दो घुमाए गए निम्न-श्रेणी वाले कोविरियस दीर्घवृत्त पर विचार करें: मैं वही चाहूंगा -वास्तविक रोटेशन को घटकवार औसत से कम दूरी पर होना चाहिए, जो कि और शायद फ्रोबेनियस के साथ ऐसा नहीं है , कृपया मुझे यहां सही करें)। साथ ही उत्तलता की भी हमेशा गारंटी नहीं होती है। यह अच्छा होगा कि इन और अन्य मुद्दों को "अच्छे" मीट्रिक द्वारा संबोधित किया जाए।
यहां कुछ मुद्दों की अच्छी चर्चा है, एक उदाहरण नेटवर्क अनुकूलन और एक कंप्यूटर दृष्टि से । और यहाँ एक समान प्रश्न कुछ अन्य मेट्रिक्स पर चर्चा के बिना हो रहा है।