聚類分析根據對象之間的相異程度，把對象分成多個簇，簇是數據對象的集合，聚類分析使得同一個簇中的對象相似，而與其他簇中的對象相異。相似性和相異性（dissimilarity）是根據數據對象的屬性值評估的，通常涉及到距離度量。相似性（similarity）和相異性（dissimilarity）是負相關 ...

基本概念 數據矩陣 表示 n個對象 × p個屬性 相異性矩陣 表示n個對象兩兩之間的臨近度 n×n的矩陣 d(i,j)表示對象i與對象j之間的相異性 1 標稱屬性的臨近性度量 計算公式： m: 匹配的數目（即i和j取值相同狀態的屬性數） p: 刻畫對象的屬性 ...

首先應該注意區分序列相似性與序列同源性的關系，序列相似不一定同源，但是判定同源性關系的時候有些算法（Maximum likelihood除外）要考慮到序列相似性。序列相似性是將待研究序列與DNA或蛋白質序列庫進行比較，用於確定該序列的生物屬性，也就是找出與此序列相似的已知序列是什么，完成這一工作 ...

數據的相關性 相關性用相關系數來度量，相關系數種類如下圖所示。相關系數絕對值越大表是相關性越大，相關系數取值在-1–1之間，0表示不相關。 數據的相似性 相似度用距離來度量，相似度度量指標種類如下圖所示。相似度通常是非負的，取值在0-1之間。距離越大，相似性 ...

前言 時間序列相似性度量是時間序列相似性檢索、時間序列無監督聚類、時間序列分類以及其他時間序列分析的基礎。給定時間序列的模式表示之后，需要給出一個有效度量來衡量兩個時間序列的相似性。時間序列的相似性可以分為如下三種： 1、 時序相似性 時序相似性是指時間序列點的增減變化模式相同，即在 ...

1.歐式距離    衡量樣本間相似性和差異性的方法就是計算兩個樣本之間的距離。    對於距離，我們最熟悉的莫過於歐式距離，設\(a=(x_1,x_2,\cdots,x_n),b=(y_1,y_2,\cdots,y_n)\),那么\(a\)和\(b\)的歐式距離定義為： \[ d(a,b ...

　　好久沒有寫這個了。也就是在去年到今年這個時間段里，同時決定好幾件事情。第一：考研。第二：以后方向就是大數據或者是叫數據挖掘。這兩件事當然是有聯系的，第一件事就是考研考到北京，接着研究生的方向就是數據挖掘了吧。在一邊准備考研的同時，還必須得一邊准備着數據挖掘方面的知識。無奈本科前三年這方面接觸 ...

（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 ...