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 ...

)，取值[-1,1]，1表示完全相關，-1表示完全不相關 近似計算公式 余弦相似度計算，取 ...

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 ...

　　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 　　協調過濾算法，是一種基於群體用戶或者物品的典型推薦算法，也是目前常用的推薦算法中最 ...

（2017-04-03 銀河統計） 相似性和相異性被許多數據挖掘技術所使用，如聚類、最近鄰分類、異常檢測等。不同組樣本之間的相似度是樣本間差異程度的數值度量，兩組樣本越相似，它們的相異度就越低，相似度越高。通常用各種“距離”和“相關系數”作為相異度或相似度相異度度量方法。 一、距離計算 ...

視覺模式的相似性度量是視覺計算中的一個基礎問題，設計一個有效的相似性度量准則對於提高視覺分析系統的性能極為關鍵。度量學習旨在利用訓練數據學習出有效的距離度量，進而有效地描述樣本之間的相似度。傳統的度量學習算法大多數都是學習出一個線性的馬氏距離，因而不能有效地描述樣本的非線性結構。本報 ...

{{m}_{n}} \right\}$，n為直方圖維數（如255），這兩直方圖之間的卡方相似性為： ...

參考來自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 本文包括以下距離度量方式： 1. 歐氏距離 2. 曼哈頓距離 3. 切比雪夫距離 4. 閔可夫斯基距離 5. 標准化歐氏距離 6. 馬氏距離 7. 夾角余弦 ...