变量相似度的度量

最新推荐文章于 2023-04-18 14:29:52 发布
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分类专栏： 机器学习/深度学习 文章标签： 相似度
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变量相似度的度量有许多方法，比如卡方检验，线性相关系数，F检验，互信息等

线性相关系数只能判别[线性]相关性，线性相关性低不代表没有别的相关性。

卡方检验：卡方越大说明两变量越相关，使用的时候需要设置零假设

F检验：检验两个正态随机变量的总体方差是否相等。

互信息：用到了信息熵，估计离散变量需要用到k近邻。k近邻的选取 见论文： Mutual Information between Discrete and Continuous Data Sets。

数学之美：判断两个随机信号序列相似度
嵌入式客栈
08-01 3653
[导读] 在工程应用时，有时候需要计算两个信号序列的相似度，实际信号由于在采集过程中会混入干扰，如果简单的依次比较各样本是否相等或者差值，则很难判定两个信号序列的相似程度。本文来聊聊我的一些思路。 什么是互相关函数？ 在统计学中，相关是描述两个随机变量序列或二元数据之间的统计关系，无论是否具有因果关系。广义上讲，相关性是统计上的关联程度，它通常指的是两个变量的线性相关的程度。比如商品的价格和消费者购买愿意数量之间的关系，也即所谓的需求曲线。 相关性是有用的，因为它们可以描述一种可在实践中加以利用的预测作用。
离散序列的相似性度量
ZHT2016iot的博客
05-25 1563
一 前言 离散序列通常是字符串序列，一个字符表示一种标签或者等级。这与定量型数据的相似性度量不同，定量型数据可以采用距离函数来度量相似度，而离散序列一般不具有数值计算的特性。故而，我们对离散序列的相似度量通常采用字符串比较的方法，本文讨论的是编辑距离和最长公共子序列。 二 编辑距离 编辑距离是将一个字符串转化为另一个字符串所使用一系列插入、删除和替换操作所需要的最小代价。 例如，将 ababab 转化成 bababa 最少需要两次：第一次删除第一个a，第二次在尾端插入一个a。假设删除和插入的成本都是1，那么
[DataAnalysis]变量相似性和相异性的度量
TOMACAT的博客
09-09 2万+
变量的相异度：距离 1、欧几里得距离 2、闵可夫斯基距离 相似度 1、简单匹配系数 2、Jaccard系数 假设每个非对称的二元属性对应于商店的一种商品，则1表示该商品被购买，而0表示该商品未被购买。由于未被购买的商品数远大于被其购买的商品数，因而像SMC这样的相似性度量将会判别所有的事务都是类似的。这样，常常使用Jaccard系数来处理仅包含非对称的二元属性的对象。 ...
不同相似度度量方法
雪小貂的博客
04-18 2011
相似度是指两个或多个事物之间的相似程度或相同程度。在计算机科学中，相似度通常是通过比较两个对象之间的属性、特征或指标来确定的。这可以帮助我们识别出相似或相关的数据，进行分类、聚类、搜索和推荐等任务。例如，在图像识别中，可以通过比较两幅图像之间的像素点、形状和颜色来计算它们的相似度，从而确定它们是否属于同一种物体。在自然语言处理中，可以通过比较两段文本之间的单词、短语和语法结构来计算它们的相似度，从而进行文本匹配、信息检索和语义分析等任务。
常用的相似性度量指标
XYZ
05-14 1万+
相似性度量，即综合评定两个事物之间相近程度的一种度量。两个事物越接近，它们的相似性度量也就越大，而两个事物越疏远，它们的相似性度量也就越小。相似性度量的给法种类繁多，一般根据实际问题进行选用。 1. 余弦相似度 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 简单匹配系数 5. jaccard 相似度 5.1Jaccard系数 5.2 jaccard 距离 5.3 举例 6....
相似度度量的不同方法
夏未眠秋风起的博客
10-03 2216
在机器学习，深度学习中，我们会用到许多方法去度量样本间的相似度。在参考了一些文章后，在这里总结记录一下。 欧氏距离 欧氏距离是最常用的方法。计算两点间的绝对距离。假设二维向量 曼哈顿距离 图像来自于https://my.oschina.net/u/4261771/blog/3399898 曼哈顿距离计算方式: 因此上面的四种颜色的曼哈顿距离是一样的。 马氏距离 马氏距离考虑了各个维度尺度不一致，且各个特征之间相关的情况。 Σ是协方差矩阵，当中间的协方矩阵为单位阵的时候，马氏距离就
simi.rar_变量相似度_相似度计算
07-15
本资源“simi.rar_变量相似度_相似度计算”提供了一个针对布尔型变量进行相似度计算的示例，非常适合初学者理解和实践。布尔型变量通常表示二元属性，如真/假、是/否等，对于这类数据的相似度计算，我们可以采用不同...
相似度度量方式及原理
小卜妞的博客
12-13 2827
引子 对于一个聚类问题，假设数据集中包含n个无标记样本D=X1,X2,...,XnD={X_1,X_2,...,X_n}D=X1​,X2​,...,Xn​，其中任意样本Xi=(xi1,xi2,...,xid)X_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{id})Xi​=(xi1​,xi2​,...,xid​)是一个d维向量。将给定的样本集划分成若干个互不相交的子集，使得子集内样本的相似性尽...
图片相似度度量
05-31
在IT领域，图片相似度度量是一个重要的概念，特别是在图像处理、计算机视觉和机器学习的应用中。本主题主要关注如何使用MATLAB这一强大的数学计算软件来实现图片的相似度比较。MATLAB因其丰富的图像处理工具箱和强大...
样本相似度度量
Dream come ture~
11-07 5832
样本相似度度量 分类时，有时需要估算样本之间的相似度，这时候就需要进行相似度度量。 常见的相似度度量有以下几种： 欧氏距离 两个样本a(x11, x12, x13, … ,x1n)和b(x21, x22, x23, x2n)的欧氏距离： 欧氏距离基于各维度特征的绝对数值，因此欧氏距离需要保证各维度指标在相同的刻度级别 标准化欧氏距离 标准欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。 其基本思路为...
如何衡量两个分布的相似性（更新中）
lankuohsing的博客
01-13 4559
https://blog.youkuaiyun.com/fengdu78/article/details/114325589 https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5496761.html
相似性度量（距离度量）方法（一）：基本种类与公式
weixin_60737527的博客
04-20 3万+
相似性度量（或距离度量）方法在多元统计中的聚类分析、判别分析中的距离判别法、泛函分析、机器学习等方面都有应用。所以对于数据分析、机器学习等方面，掌握相似性的不同度量方法是十分重要且必要的。 相似性度量与距离度量本质上是同一件事情。如果两组数据之间的距离越大，那么相似性越小；反正，如果相似性越大，那么距离越小，这是可以直观理解的。 但是距离度量与相似度量还是有一点点区别的。距离度量，一般情况下距离是大于0的数；而相似性或相异性通常数值介于[0,1]之间。相似性与相异性统称为邻近度。 对于相似性的度量，首
十二、聚类算法——相似度测量
beyond谚语的博客
05-20 1926
两套学习资料都类似，可参考聚类算法实战 一、聚类 聚类：物以类聚，人以群分，是无监督学习中的一种。 没有y，只有x，把不同的x根据相似度自动的聚成好多堆儿 本质上，N个样本，映射到K个簇中，每个簇中至少含有一个样本，一个样本只属于一个簇 最基本：先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的隶属关系，每次都比前一次好 二、相似度用于场景 Ⅰ，系统推荐 两点在二维空间距离公式： 两点在三维空间距离公式： 闵可夫斯基距离公式： 当p=2时，即为欧氏距离；当p=1时，即为曼哈顿距离(Block Distance)；当p趋
数据挖掘-数据相似度计算 python实现
qq_45047246的博客
02-13 978
数据挖掘-数据相似度计算 python实现 # -*-coding:utf-8-*- """ Author: Thinkgamer Desc: 代码 4-4 相似度计算 """ from numpy import * # 欧式距离 def EuclideanDistance(a,b): return sqrt( (a[0]-b[0])**2 + (a[1]-b[1])**2 ) print('a,b 二维欧式距离为：',EuclideanDistance((1,
相似性度量准则(距离 相似系数)
weixin_30799995的博客
05-26 1410
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 distance) ‍ 相当于高维...
衡量两个向量相似度的方法：余弦相似度
笔记
08-03 3万+
import numpy as np def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似度 :param vector_a: 向量 a :param vector_b: 向量 b :return: sim """ vector_a = np.mat(vector_a) vector...
系统辨识（二）：随机过程
HX_2021
07-25 3685
一、随机过程的基本概念 随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 1、随机过程的定义 确定性过程： 事物的变化过程可以用一个时间t的确定性函数来描述。 随机过程： 如果对事物的变化全过程进行一次观察，可以得到一个时间t的函数，若对该事物的变化过程重复的独立的进行多次观察，则每次得到的结果是不相同的。从另一角度，如果固定某一观测时间t，事物在该时刻t出现的状态是随机的，这类过程称为随机过程。 定义： 随机过程就是含有时间参量的随
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8493
<br /><br />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。<br />　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。<br /><br /><br />本文目录：<br />1. 欧氏距离<br />2. 曼哈顿距离<br />3. 切比雪夫距离<br />4. 闵可夫斯基距离<br />5. 标准化欧氏距离<br />6
【机器学习】几种相似度算法分析
热门推荐
weixin_39050022的博客
06-19 8万+
最近开始研究推荐系统，其中常见的相似度算法有以下几种：1. 欧几里得距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。注意事项：a.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...
相关系数曲线相似度度量
最新发布
09-15
### 回答1： 相关系数曲线相似度度量是用来衡量两条曲线的相似程度的指标。常用的相关系数有皮尔逊相关系数和科特布尔相关系数。其中，皮尔逊相关系数值在-1到1之间，值越接近1，表明两条曲线相似度越高，值越接近-1，表明两条曲线相似度越低。而科特布尔相关系数值在0到1之间，值越接近1，表明两条曲线相似度越高，值越接近0，表明两条曲线相似度越低。 ### 回答2： 相关系数曲线相似度度量是一种用来衡量两个曲线之间相似度的方法。在统计学和数据分析中，相关系数曲线相似度度量常常用来比较两个时间序列数据的相似性。 相关系数曲线相似度度量的核心是计算两个曲线的相关系数。相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向，取值范围为-1到1。当相关系数接近1时，表示两个变量行为趋势一致且呈线性关系；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性关系；当相关系数接近-1时，表示两个变量的行为趋势相反且呈线性关系。 在计算相关系数曲线相似度时，我们首先需要将两个曲线的数据按照时间对齐，然后计算它们之间的相关系数。通常使用皮尔逊相关系数来衡量两个曲线之间的线性关系。值得注意的是，相关系数曲线相似度度量只能检测线性关系，对于非线性关系较弱。 通过比较两个曲线的相关系数，我们可以得到它们之间的相似度。相关系数越接近1，表示两个曲线越相似；相关系数越接近-1，表示两个曲线越相反；相关系数接近0，则表示两个曲线之间没有线性关系。 相关系数曲线相似度度量在实际应用中具有广泛的应用。它可以用于比较股票价格走势、气象数据、经济指标等各种时间序列数据的相似性。通过衡量曲线相似度，我们可以得到关于数据行为的重要信息，从而为决策提供依据。 ### 回答3： 相关系数曲线相似度度量是一种用于衡量两个相关系数曲线之间的相似程度的方法。相关系数曲线是指在统计学中用于衡量两个变量之间线性关系强度的相关系数在不同数据集上的计算结果所绘制的曲线。 相关系数曲线相似度度量的目的是判断两个相关系数曲线是否趋势相似。常用的相似度度量方法有均方差、皮尔逊相关系数和互信息等。其中，均方差是最常用的度量方式，它比较了两条曲线在每个数据点上的差异程度，并计算其平方差的均值作为相似性指标。而皮尔逊相关系数则是用来衡量两条曲线之间的线性相关性强度，其取值范围为-1到1，值越接近1表示两条曲线越相似。 相似度度量的计算结果可以用来进行数据分析、模型评估和模式识别等领域的应用。例如，在金融领域中，可以利用相关系数曲线相似度度量来分析不同投资组合的相关性，从而找到最优的投资组合策略。在医学领域中，可以使用相关系数曲线相似度度量来比较不同疾病之间的发展趋势，以及评估不同治疗方法的疗效。 总之，相关系数曲线相似度度量是一种重要的统计学方法，可以用来比较和评估不同数据集之间的相似程度。它在数据分析和模式识别等领域具有广泛的应用前景。
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