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 ...

)，取值[-1,1]，1表示完全相关，-1表示完全不相关 近似计算公式 余弦相似度计算，取 ...

在《机器学习---文本特征提取之词袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离，了解到各个文本之间的相似程度。当然，还有其他很多相似度度量方式，比如说余弦相似度 ...

　　不多说，直接上干货！ 常见的推荐算法 　　1、基于关系规则的推荐 　　2、基于内容的推荐 　　3、人口统计式的推荐 　　4、协调过滤式的推荐 　　协调过滤算法，是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法，也是目前常用的推荐算法中最 ...

（2017-04-03 银河统计） 相似性和相异性被许多数据挖掘技术所使用，如聚类、最近邻分类、异常检测等。不同组样本之间的相似度是样本间差异程度的数值度量，两组样本越相似，它们的相异度就越低，相似度越高。通常用各种“距离”和“相关系数”作为相异度或相似度相异度度量方法。 一、距离计算 ...

视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题，设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键。度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量，进而有效地描述样本之间的相似度。传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离，因而不能有效地描述样本的非线性结构。本报 ...

{{m}_{n}} \right\}$，n为直方图维数（如255），这两直方图之间的卡方相似性为： ...

参考来自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 本文包括以下距离度量方式： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 ...