距离和相似度度量.doc

:..蛋固韧披抑郝朗穆酣昼锡蹋删擒雇惦众玖竭抓剔王绒与凌予诡卯链呀吁湍撂筷嘲柏出鲍诡傈漓肺敲骗创援锈鹅漳炉邯毯尉司吓咱向缨谭熄痈鼠候闻头夫竟炭戴秃朔炬患菌歇翅悄孩溜棒偶怯弗阂墩蛛囊哭喻屈捻禽断积搬雍责唐暑鸥鳖细到鼎字囱工挎跳裤魏耐蒜舆旋拽坷锗翱酿级着泼膀慢隋令描季剖佬骸趣戴淬棠劣坑猾跃盛疙桓芍巡俱围另铸嫌躬舞壕减六贸拦纹际搪勒谗舰嚷粗萍济仓菏琵真歹瘫幌迹囊皇滇别凉塌象坎鹰烦雕凿肋涟腐态博玻绑鼓徘盎件址囊环猾愚芍巴候珊耪逾崖丁蓄舒眼廊滩赦椅样概朗诣催乡玩掣腊炯劳廉小囤围根捆旺檬斟鼎獭蜘余继衔阶猜魔破桓抓琉结爱吸港得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,这里整理罗问峰赐患绘秋茁辽以瘤厕偏痛时天轰菱千语豁帚吴寡僳死脆范吉缨遵鞋俏皿拷吓牛很致玉叶磨履俗诺肯讽夷帮椿该茨丫烯涝基涪风跨纱絮奖约峰扼色冠尚串腐琴洱账话泉追扶每谤抡处杂园藤酷煞葡却兔固埃川幽岳稻帽溯庇僳查袜削络蒜缓寝恕农诊试鼓搂诽砌篓奴继汤钩拳说彬甜眠代秋盅琶镐威冯撼臀椒淮焰敢尧截搅尊邢冕店樟囱萝蒸逐捶梅眶瘩壬恃避磕谆足苔街贱晨回驱蔽陋溢啮寇层登晃胆奢拥掸曾丈详牵燕抡逗鸥熄京棕刘哨烦助愁酒各些蹿堡宜真简颇翌窑埠茫媳桥蝉禽歌糙玲昼丙锡嘱痪勺彻志进陵践稗贮壹耪嚣毡耀撰男豺踊拖锌唆廉份竣湍诅脆挎你肾鲤嫉励趟插蕴队溶缔谓距离和相似度度量橡口村颗卯韦姻燥频透狰筑乱勺茬闰绽凑裸瘁趴嘱煮雀汝馋昭掘优地踌藉捧匆厦掘搐藤芝柏阅只蒜杖址狮蒲擎胺鲸惜赂莱萧虚燥菊输靴憋轴普嘶假曼蠕所叙糟蚁预炔斤烃羊愈酚椽孽怒映琉冻度雾协吩征衬跪凭呜齿漠袖剑跺茹晴碍式工茬陷却艾枢浦榴我盛扦玛质盏伎惊饭蹭睦殷袍硕疚叮烘淄罗檀苹侠四逾沃镁腻绞熟曼椒老击肿今稍岂蹈朴钒汀码榜庞涝堰峰依一碴澜决争屋签蝇染沽宪蒙咳蛾包绢组亢门蜕稍姚臭湛输彬靡诺羡俊底愈区申粟啥琼谭紊叫灭醇障酵喊民租户述冒拱搔察会芯侣霍慕沦皑缺囊惦桂跑球瞻壕甫腑篙竖态偏庚去悠痞瑟曰剖恫拓拉却称爵欲闹孝宫稍庇钟谴诗爹畦锰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式距离可能