在數據分析和數據挖掘的過程中，我們經常需要知道個體間差異的大小，進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法，如K最近鄰（KNN）和K均值（K-Means）。當然衡量個體差異的方法有很多，最近查閱了相關的資料，這里整理羅列下。 　　為了方便下面的解釋 ...

在《機器學習---文本特征提取之詞袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我們通過計算文本特征向量之間的歐氏距離，了解到各個文本之間的相似程度。當然，還有其他很多相似度度量方式，比如說余弦相似度 ...

閔氏距離(Minkowski Distance) 當r=1時，曼哈頓距離(Manhatten) 當r=2時，歐氏距離(Euclidean) r=無窮大，上確界距離(Supermum Distance) 皮爾遜相關系數(Pearson CORRELATION Coeffcient ...

　　不多說，直接上干貨！ 常見的推薦算法 　　1、基於關系規則的推薦 　　2、基於內容的推薦 　　3、人口統計式的推薦 　　4、協調過濾式的推薦 ...

1. 文本相似度計算-文本向量化 2. 文本相似度計算-距離的度量 3. 文本相似度計算-DSSM算法 4. 文本相似度計算-CNN-DSSM算法 1. 前言 上文介紹了文本的向量化處理，本文是在上文的向量化處理后的數據進行距離的計算。距離度量的方式有多種多樣，但是一種相似度計算方式並不 ...

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

在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計算距離是很講究，甚至關系到分類的正確與否。 　　本文的目的就是對常用的相似性度量作一個總結。 本文目錄 ...

1、余弦距離 余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。 向量，是多維空間中有方向的線段，如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那么這兩個向量就相近。而要確定兩個向量方向是否一致，這就要用到余弦定理計算向量的夾角。 余弦定理描述了三角形 ...