聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性（dissimilarity）是根据数据对象的属性值评估的，通常涉及到距离度量。相似性（similarity）和相异性（dissimilarity）是负相关 ...

基本概念 数据矩阵 表示 n个对象 × p个属性 相异性矩阵 表示n个对象两两之间的临近度 n×n的矩阵 d(i,j)表示对象i与对象j之间的相异性 1 标称属性的临近性度量 计算公式： m: 匹配的数目（即i和j取值相同状态的属性数） p: 刻画对象的属性 ...

首先应该注意区分序列相似性与序列同源性的关系，序列相似不一定同源，但是判定同源性关系的时候有些算法（Maximum likelihood除外）要考虑到序列相似性。序列相似性是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么，完成这一工作 ...

数据的相关性 相关性用相关系数来度量，相关系数种类如下图所示。相关系数绝对值越大表是相关性越大，相关系数取值在-1–1之间，0表示不相关。 数据的相似性 相似度用距离来度量，相似度度量指标种类如下图所示。相似度通常是非负的，取值在0-1之间。距离越大，相似性 ...

前言 时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列无监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。给定时间序列的模式表示之后，需要给出一个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。时间序列的相似性可以分为如下三种： 1、 时序相似性 时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在 ...

1.欧式距离    衡量样本间相似性和差异性的方法就是计算两个样本之间的距离。    对于距离，我们最熟悉的莫过于欧式距离，设\(a=(x_1,x_2,\cdots,x_n),b=(y_1,y_2,\cdots,y_n)\),那么\(a\)和\(b\)的欧式距离定义为： \[ d(a,b ...

　　好久没有写这个了。也就是在去年到今年这个时间段里，同时决定好几件事情。第一：考研。第二：以后方向就是大数据或者是叫数据挖掘。这两件事当然是有联系的，第一件事就是考研考到北京，接着研究生的方向就是数据挖掘了吧。在一边准备考研的同时，还必须得一边准备着数据挖掘方面的知识。无奈本科前三年这方面接触 ...

（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 ...