原文:距离和相似度度量[转]

在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻 KNN 和K均值 K Means 。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X x , x , x , xn , ...

2012-08-20 14:01 0 3681 推荐指数:

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相似度度量算法

  在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。   为了方便下面的解释 ...

Mon Dec 25 04:48:00 CST 2017 0 2164
协同过滤用户相似度度量

闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时,曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时,欧氏距离(Euclidean) r=无穷大,上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient ...

Thu May 19 04:00:00 CST 2016 0 2309
2. 文本相似度计算-距离度量

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 上文介绍了文本的向量化处理,本文是在上文的向量化处理后的数据进行距离的计算。距离度量的方式有多种多样,但是一种相似度计算方式并不 ...

Mon Oct 15 00:21:00 CST 2018 0 6073
距离相似性度量方法收集

Distance/Similarity Measures• DISSIM: Dissimilarity distance function.o Frentzos, Elias, Kostas Grat ...

Wed Mar 13 03:05:00 CST 2019 0 607
相似性度量(Similarity Measurement)与“距离”(Distance)

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。   本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录 ...

Wed Aug 17 04:34:00 CST 2016 3 9844
余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析

1、余弦距离 余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形 ...

Fri Jun 28 22:47:00 CST 2013 3 117543
 
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