机器学习中的相似性度量！
发布时间：2021-01-12 02:02:41 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目
|
杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。 (3) 杰卡德相似系数与杰卡德距离的应用 ?????? 可将杰卡德相似系数用在衡量样本的相似度上。 样本A与样本B是两个n维向量，而且所有维度的取值都是0或1。例如：A(0111)和B(1011)。我们将样本看成是一个集合，1表示集合包含该元素，0表示集合不包含该元素。 p ：样本A与B都是1的维度的个数 q ：样本A是1，样本B是0的维度的个数 r ：样本A是0，样本B是1的维度的个数 s ：样本A与B都是0的维度的个数 那么样本A与B的杰卡德相似系数可以表示为： 这里p+q+r可理解为A与B的并集的元素个数，而p是A与B的交集的元素个数。 而样本A与B的杰卡德距离表示为： （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
