无解析

在聚类问题中，Jaccard系数（Jaccard Coefficient）是一种常用的相似性度量方法，特别适用于二元属性数据。Jaccard系数的计算公式是：

\[ J(A, B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} \]

其中，\( |A \cap B| \) 表示两个集合的交集的大小，\( |A \cup B| \) 表示两个集合的并集的大小。

对于二元属性数据，我们可以将其表示为一个二进制向量。假设有两个二进制向量 \( i \) 和 \( j \)，我们可以定义如下变量：
- \( q \)：同时为1的元素个数（即 \( i \) 和 \( j \) 都为1的次数）
- \( r \)：一个为1，另一个为0的元素个数
- \( s \)：一个为0，另一个为1的元素个数
- \( t \)：同时为0的元素个数

Jaccard系数的公式可以改写为：

\[ J(i, j) = \frac{q}{q + r + s} \]

Jaccard距离（Jaccard Distance）是基于Jaccard系数的距离度量，定义为：

\[ d(i, j) = 1 - J(i, j) = 1 - \frac{q}{q + r + s} = \frac{r + s}{q + r + s} \]

根据以上分析，选项中符合Jaccard距离公式的是：

\[ \text{B: } d(i,j) = \frac{r + s}{q + r + s} \]

因此，正确答案是 **B**。