距离相关性有直观的表征吗？

我一直在注视着维基百科页面上的距离相关性，该距离相关性似乎由如何计算来表征。虽然我可以进行计算，但仍在努力寻找距离相关量度以及为什么计算看起来像它们一样。

是否存在（或许多）更直观的距离相关特征，可以帮助我理解其测量结果？

我意识到要求直觉有点含糊，但是如果我知道我要的是哪种直觉，我可能一开始就不会要求。对于两个随机变量之间的距离相关情况（即使在两个随机向量之间定义了距离相关）的情况，我也很满意。

这是我的答案无法正确回答问题。请阅读评论。

$\Sigma (x_i-\mu^x)(y_i-\mu^y)$$\mu$$\Sigma d_{i\mu}^x d_{i\mu}^y$$d$$i$

$\Sigma d_{ij}^x d_{ij}^y$$d$

$x$$y$

实际上，当关系更接近完美线性且方差更大时，通常的协方差会更大。如果将方差标准化为固定单位，则协方差仅取决于线性关联的强度，因此将其称为Pearson 相关。而且，正如我们所知-以及为什么有这样的直觉-当关系越接近理想曲线且数据分布越大时，距离协方差就越大。如果将价差标准化为固定单位，则协方差仅取决于某些曲线关联的强度，因此称为布朗相关性（距离）。