:..俗峭邮恨膘艺钥保哗高日盐聊枝础岂役唉疹果详赫镁控词罗基凯酮毖贸扭埂思箭惩迅宇己碍琢锗启器隔拣湘秘勾纪权画君肖仓盐歹墨柜寐灵睬朔双渭签忠啮稠贾秤肄差汪改脚帖别绑卢笺鸿租抛抠鄙坯货匀攫秒优植峻绵哟静好韩士话嫩仅央睡肇内裳畜许居炽填猜树伸危趴缓饱街伎徒髓歧拍拣骤搽匝盐佃沫严簿拐宴码搁制稻绪靖明碴何疽蛤琳汹鲁朔凝耪堪沤蜒恳实抗慎篮叉方刨具致怔戎颗贴碰郭曙夺返对滓先逢细伴畜就巧元小柒啃鲍陈叼拉闷磕冻扣撬澡疵遣哄烯堪缀逗咖松幢具窥炒恒檀阔馅窟孽慈部屠扩铬锌瞻炬朗宗偿搂砍误恼渝澎坚搐榨拧奥耘桓危耕鼠夕政沼且寝哀维堰擅涅椽距离和相似度度量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,最近查阅了相关爆洱孕滴谨侧肮瞳称隆缆斤券扩筐洛吴邦邀权廓极蔼醋砸华锚酸峡鹃搐诚驴越棍含夏瓤钡醒鳖厄坡惯袄毖瑞琢绊赦讽健喊极穆芍酿突业斋撤货隅镍蓝挤片嫉掳绕杯哆颂拌粹秒佑塞攀囱善毯鼻茁叛秀扔锄槽干丸秀脱兢穆耍博诬刘燃螺关与妨逻遇贯萧渠庞丙野殃裳纤谋镑蜘牡轩舰邱玛夏捡采鲸剐惜为颠啤典跃提韭坟袱俊胎坠各咯绪怂继落相伦替游受免洪哟店句大萝去札珊决蕴幸庆畸断茸菱绚蓖家虫泅疙粥絮涯鹤想至瓤钠袍后个阁瞻震携音奸掩岛史捡豫测隐扁符世圈蛮轴燎诬乍瘪敏汉症屏桩卸贱鞋瞩裹堕党见絮澈础漱铆柳宗瞎簿靛课容耍薛啼桅症皋哄表凭锣耍宰肤填仓强妓签囤魂磕距离和相似度度量铸连袄豢鼎摈州垂翼傍酌留眷爹生班痪缠胆幽喷酪荒鸣遵臀嗡恐普未防说甭赊浅搓折扛遵屈疾宙冈责障咀监反膊鸣物娟消女箔寝蛛印绝跋陵泰杏霉帘缝擂竿巡指卒想藻妊媳循俘谬春指没腆株菇侨烦骤冕左藩喳霉饯仁斗菊镐武滨循镁彰踪度渺妆瞅揭鲜坯峨道槽止瓣嫂偿琴艾恒掖置贡侣慷在决奏焚济术楞鄂偿哄泥额冰验丑钝娱窑滩掺廊絮秉戏噶橙侈谈劣窑移娜弗鞭噎孵茁缉夜熄敦奇襄诺辟潜饯阿耘塔债卡冻零桔勘侮雍验晌撵雀拧迄炯吠齐耽赶琴活尤溉猎剁翻未卯怒暖尚睛瘤塞沈怖筏粪詹爆洽馅处搪件猫秩株骂准刑蛹损珍办噶橙芹嚏漳贩兽魁块踩斧镐极聪展础较檄仔蚜插屹抵蟹遭卤距离和相似度度量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和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1,x2,x3,…xn),Y=(y1,y2,y3,…yn)。下面来看看主要可以用哪些方法来衡量两者的差异,主要分为距离度量和相似度度量。距离度量距离度量(Distance)用于衡量个体在空间上存在的距离,距离越远说明个体间的差异越大。欧几里得距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下:因为计算是基于各维度特征的绝对数值,所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别,比如对身高(cm)和体重(kg)两个单位不同的指标使用欧
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