模式识别学习笔记（二）---模式相似性测度

最新推荐文章于 2023-09-21 10:44:11 发布
最新推荐文章于 2023-09-21 10:44:11 发布
阅读量3.9k 收藏 13
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 模式识别+机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liu_xiao_cheng/article/details/50446049
本文介绍了模式识别中用于衡量不同模式间相似性的几种方法，包括距离测度、相似测度及匹配测度等。距离测度基于矢量间的距离进行计算；相似测度则从特征相像程度出发；而匹配测度适用于特定场景下的相似性评估。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

模式相似性测度：用于描述各模式之间的特征的相似程度。

主要方法：1）距离测度    2）相似测度     3）匹配测度

一、距离测度（差值测度）

测度基础：两个矢量矢端的距离

测度数值：两个矢量各相应分量之差的函数

常用的距离测度：


二、相似测度

三、匹配测度


漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
weixin_30667301的博客
08-07 1742
在机器学习和数据挖掘中，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）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到...
模式相似性测度笔记 模式识别备考（一）
l_emon_kiss的博客
11-24 702
前言： 下周就要模式识别考试了，临时抱抱佛脚丫子，发现有个题是相似性测度定义公式题。目测百分之百要考，所以进行总结一下，让自己知道咋回事。 （一）欧式距离 定义：设X1,X2是两个N维的模式样本向量。X1和X2之间的欧式距离可以表示为： ...
机器学习笔记—模式识别与智能计算（三）模式相似性测度
firemonkeycs的专栏
09-18 1246
系列文章： 机器学习笔记—模式识别与智能计算（一）模式识别概述 机器学习笔记—模式识别与智能计算（二）特征的选择与优化 同类文章： 暂无 1、模式相似性测度 模式识别最基本的研究问题样本与样本之间或类与类之间的相似性测度问题，判断样本之间的相似性常用近邻准则，原理上属于模板匹配，即将待分类样本与标准模板进行比较，看跟哪个模板匹配程度更好从而确定待测样本分类。 按照近邻准则进行分类通常有两种计算方法：a.样本测度—待分类样本与所有训练样本做特征相似性测度...
模式相似测度
weixin_42660711的博客
03-18 1836
前言 为了将模式划分为不同的类别，需要定义一种相似测度来度量同一类样本之间的相似性和不同样本之间的差异性。现有的模型相似度大概可以分为三类：距离测度、相似测度和匹配测度。 距离相似测度 这种测度是基于两个矢量矢端的距离距离作为测度基础，因此距离测度值是两矢量各相应分量之差的函数。 1. 欧氏距离 对于两个样本x=(x1,x2,⋅⋅⋅,xn)Tx=\left( x_1,x_2,···,x_n \right) ^Tx=(x1​,x2​,⋅⋅⋅,xn​)T,y=(y1,y2,⋅⋅⋅,yn)Ty=\left( y_
模式相似性测度的基本概念
qq_35912930的博客
07-05 234
目录1. 样品与样品之间的距离2. 样品与类之间的距离3. 类内距离4. 类与类之间的距离 1. 样品与样品之间的距离 2. 样品与类之间的距离 3. 类内距离 4. 类与类之间的距离
python模式识别 pdf_模式识别与智能计算MATLAB技术实现 PDF 全书第三版
weixin_39639686的博客
12-22 886
给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源，介绍了关于模式识别、智能计算、MATLAB、技术实现方面的内容，本书是由电子工业出版社出版，格式为PDF，资源大小70.6 MB，杨淑莹编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：9.3。内容介绍这书普遍汲取生物学、神经元网络、大数据挖掘、深度学习、人工智能技术、群智能化测算等课程的优秀观念和基础理论，将其运用到模式识别行业中；以这种新的...
机器学习(学习笔记)--概念简述
qq_18867155的博客
03-12 474
目录什么是机器学习算法类别分类与聚类分类 (Classification)聚类 (Clustering)监督学习与无监督学习有监督学习(Supervised learning)无监督学习(Unsupervised Learning)半监督学习-SSL(Semi-supervised Learning)偏差(Bias)方差(Variance)过拟合、欠拟合过拟合(Over-Fitting)概念及定义...
读书笔记——《模式识别 Pattern Recognition》
maggie_J的博客
05-15 1942
第一章 导论 模式识别的重要性 特征、特征向量和分类器 有监督、无监督和半监督学习 MATLAB程序 1.1 模式识别的重要性模式识别的目的在于将对象进行分类，这些对象与应用领域有关，他们可以是图像、信号波形或者任何可测量且需要分类的对象。可以用专业术语“模式”（Pattern）来称呼这些对象。模式识别主要用于决策。 模式识别在机器视觉、字符识别、计算机辅助治疗（computer-a
模式识别基本概念+聚类知识 模式识别笔记（一）
ylin01234的博客
07-18 9061
模式识别：机器自动识别（使机器具有抽象能力） 目的：用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的情况下，使识别结果尽量与客观情况相符合 参照基准：人 识别方法：1.数据聚类 （K-means）                      2. 统计分类（SVM等）                      3. 结构模式识别（结构匹配，考虑识别对象各部分间关系，制定关系规则，句法识别） ...
machine learning学习笔记（二）-sklearn 库中常用算法的学习
AmberPro的博客
08-17 1195
sklearn常见算法简介 Logistic Regression Background  Maximum Likelihood Logistic Function Normal Distribution Regularization Overfitting 算法 将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。而直观地在二维空间理解逻辑...
相似度测度 距离 角度
04-18
相似度测度 相似度测度 相似度测度 距离与角度
聚类分析----模式相似性测度
沃·夏澈德的博客
08-10 5898
用于描述各模式间的相似程度。在这里，特征点是矢量的失端。 距离测度（差值测度） 以两个矢量失端的距离作为的距离作为度量的的基础，是两矢量各相应分量之差的函数。 欧式距离 ；其中x,y为两个矢量，d(x,y)为他们的距离（下文同）。 实际中较多地使用欧氏距离，因为只有欧式距离具有平移和旋转不变性。 绝对值距离 切氏距离 明氏距离 可以看出上面几个分别是m=2，1，∞的特...
模式相似性测度-距离
qq_31018161的博客
08-27 1178
模式识别
模式识别相似性测度（欧氏距离、马氏距离等）
qq_41685265的博客
02-27 1636
定义 由此可知，欧氏距离和马氏距离的差别在于欧氏距离认为各个变量之间的距离的单位是相同的，而马氏距离各变量之间的单位是有大小的，这个大小是有协方差决定的 举个例子： 解答过程： ...
模式识别之相似度计量---常用相似度计量方法
weixin_34220179的博客
09-05 397
常用相似性度量(距离 相似系数) 在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,   1.欧几里得距离(Euclidean dis...
聚类分析：1.相似性测度
SimonChen
05-27 7397
相似性测度就是为聚类进行服务的，通过相似性测度来进行聚类。 一个样本都是一个n维向量，在空间中就是一个点，即坐标，所以两个样本相似就是两个点的距离相近。 在正式讲解具体的距离测度方法，这里现讲两种常用的两种运算： 欧式距离是最常用的相似性测度方法，但也存在缺陷，就是不同的向量尺度里结果是不一样的，即向量分值的单位不同，如一个是L,另一个是ml，算出来的聚类结果可能是不一样的，可以通过数据归一化处理，减轻这种影响。 马氏距离是欧式距离的升级版，克服了欧式距离的缺陷，欧式距离是一种特殊的马氏距离。.
2 模式识别-相似性测度-样本集
du98看灯夜的博客
10-21 1771
武汉理工大学资源 郭志强 欧氏距离缺点：会受到量纲，的影响不同的量纲表示不同分量，会有不同的距离结果 线性代数中相似矩阵中的T是什么意思？ 转置矩阵 举例（使用归一化的方法（数据规范化）的方法可以减轻缺点） 如下图所示，a图是原图，两轴单位都是mm，当改变某一轴的单位时得到其他两个图，可见形状发生了改变，特征举例也自然发生改变。 矩阵里的每个值表...
相似度度量（Similarity Measurement）方法总结
最新发布
Barbara‘s Blog
09-21 1万+
相似性度量方法
PRML完整版下载：模式识别与机器学习笔记及答案
5. **学习笔记的重要性**：学习笔记能够帮助学习者提炼和概括书中的核心内容，形成个人的学习路线图。 6. **习题的作用**：完成习题不仅可以检验理论学习的效果，而且可以加深对概念的理解。习题答案能够帮助学习者...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值