数值属性的相异性：闵可夫斯基距离

最新推荐文章于 2025-05-09 19:11:55 发布
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分类专栏： 数据挖掘
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本文探讨了数值属性间的相异性度量，强调了数据规范化的重要性，将其限定在[0, 1]范围内。重点介绍了欧几里得距离、曼哈顿距离和广义的闵可夫斯基距离，其中h参数的取值决定了具体距离类型。同时，对于有序属性，通过数值映射进行相异性计算，举例说明了大小属性的规范化和距离计算方法。" 99445194,7718751,HTML5 audio 播放事件详解,"['前端开发', 'HTML', 'JavaScript']

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本文介绍数值属性刻画的对象之间的相异性度量，首先，应该把数据进行规范化，使之落入更小的值域，例[0，1]，[0.0,1.0]


1：最流行的距离度量：欧几里得距离

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数据挖掘学习笔记（六）
翊小宸的博客
02-24 5689
数据的相似性和相异性 相似性（Similarity） 两个对象相似程度的数量表示 数值越高表明相似性越大 通常取值范围为[0，1] 相异性（Dissimilarity）（例如距离） 两个对象不相似程度的数量表示 数值越低表明相似性越大 相异性的最小值通常为0 相异性的最大值（上限）是不同的 邻近性（Proximity）：相似性和相异性都称为邻近性 1.数据矩...
数据挖掘基础：度量数据的相似性和相异性
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11-13 1万+
数据矩阵（data matrix）或称对象-属性结构：这种数据结构用关系表的形式或n×p（n个对象×p个属性）矩阵存放n个数据对象：  相异性矩阵（dissimilarity matrix）或称对象-对象结构：存放n个对象两两之间的邻近度（proximity)，通常用一个n×n矩阵表示： 其中d(i，j)是对象i和对象j之间的相异性或“差别”的度量。一般而言，d(i，j)是一个
七、度量数据的相似性和想异性
GUANGZHAN的专栏
03-03 1543
1.相似性和想异性度量 度量数据的相似性和相异性主要包括以下方面的内容： 数数据矩阵和相异性矩阵； 标称属性的临近性度量； 二元属性的临近性度量； 数值属性的相异性：闵科夫斯基距离 2 数据矩阵和相异性矩阵 数据矩阵 数据矩阵或称对象-属性结构：这种数据结构用关系表的形式或n×????矩阵存放n个数据对象： 每行对应于一个对象。在记号中，我们可能使用????作为遍历p个属性的下标。 相异性矩阵 相异性...
数据挖掘---度量数据的相似性和相异性
积跬步，至千里
10-06 1614
相似性和相异性都称为邻近性 proximity.   数据矩阵：对象-属性结构 相异性 dissnilarity matrix :对象-对象结构   标称属性的邻近性度量   二元属性的邻近性度量   数值属性的相异性：闵可夫斯基距离  在计算距离之前应该规范化数据，涉及变换数据，使之落入较小的公共值域[-1,1]或【0，1】            ...
5 种距离算法总结！！
最新发布
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
05-09 1027
机器学习领域中常用的 5 种距离算法，深入剖析其原理、应用场景、Python 代码实现及可视化呈现。欧几里德距离以直线长度度量空间差异，在多领域广泛应用；曼哈顿距离模拟网格路径，适用于路径规划等场景；切比雪夫距离以最大维度差距衡量向量差异；闵可夫斯基距离作为通用公式，通过参数变化统一多种距离度量；余弦相似度则从向量夹角判断数据相似性，常用于文本、推荐系统等。文中不仅给出各算法详细计算公式与代码示例，还通过可视化辅助理解，为数据挖掘、机器学习等实践提供全面参考。
【数据挖掘笔记】度量数据的相似性和相异性
qq_38904659的博客
04-03 4719
相信很多同学正在完成毕业论文（设计）或是准备投稿，今天就为大家推荐科研论文经常用到的数据处理内容——度量数据的相似性和相异性内容。能够用上这些内容，相信一定能为自己的论文增光添彩的！！！ 本文给出相似性和相异性度量。相似性和相异性都称邻近性(proximity)。相似性和相异性是有关联的。典型地，如果两个对象i和j不相似，则它们的相似性度量将返回0。相·似性值越高，对象之间...
数据挖掘 第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性
悦光阴的博客
08-24 1883
聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的，通常涉及到距离度量。相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的，统称为临近性(proximity)。 在聚类分析中，聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离...
R数据挖掘 第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性
albh81462的博客
08-24 2484
聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性（dissimilarity）是根据数据对象的属性值评估的，通常涉及到距离度量。相似性（similarity）和相异性（dissimilarity）是负相关的，统称为临近性（proximity）。 在聚类分析中，聚类算法的第一步都是度量数据集对象...
数据可视化技术应用-数据的相似性和相异性度量.pptx
02-16
数值属性的相异性度量是指计算两个对象之间的相异性，常见的方法包括欧几里得距离和曼哈顿距离。序数属性的相异性度量是指计算两个对象之间的相异性，常见的方法包括序数属性的邻近性度量。 混合类型属性的相异性...
相似性和相异性的度量
Norah2
03-01 2077
介绍了相似性度量以及相异性度量的相关概念。其中包含简单匹配系数、Jaccard系数、余弦相似度、Tanimoto系数、皮尔森相关系数等。
学习笔记|数据挖掘中的数据
我只要燃烧不在乎陨落
01-26 1025
这篇笔记是《数据挖掘：概念与技术》第2章的小结。 数据对象和属性 一个数据对象代表一个实体，如医疗数据库中，对象可以是患者，在大学数据库中，对象可以是学生、老师、课程。数据对象又称为样本、实例、数据点。 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征，一个数据对象可以有多个属性。属性又称为维、特征、变量。属性类型可以是标称的、二元的、序数的或数值的，由这个属性可能具有的值的集合所决定。 1、标...
混合类型数据的相异性
cicidan的博客
06-02 3253
混合类型数据：一个对象肯呢个由多种属性刻画，这些属性可能是标称的、非对称二元的、数值的或者序数的 那么，如何计算这样子的相异性呢？ 答：假设数据集包含p个属性，对象i与j之间的相异性表示为： （f表示属性个数）（表示针对属性f,对象i与j之间的相异性） 其中，指示符=0，如果xif 或xjf缺失，或者xif=xjf=0且f是非对称二元属性，否则取值为1 f是数值的
数据挖掘期末复习提纲（2021.7.3）
FatOldSun的博客
07-04 3768
数据挖掘期末复习
数据的相似性和相异性我们可以怎么分析
diandiao3054的博客
01-04 1820
在数据挖掘中，在确定适用的算法模型之后，应该让我们的数据也能适用我们的算法。例如聚类，最近邻分类等算法，在这些算法中我们往往需要给我们的数据分类，相似的分为一类，不相似的分为不同类。 比如为了精准营销，商店需要建立顾客画像，得出具有类似特征（例如类似的收入，居住区域和年龄，职业等）的顾客组。也就是我们需要一个评判标准，评估对象之间比较的相似或不相似程度的标准，也就是数据的相似性和相异性。...
相似度与距离
weixin_46029055的博客
01-04 3382
邻近性：相似性和相异性统称为邻近性 属性类型： 标称属性：值是一些符号或者事务的名称，每个值代表某种类别、编码或者状态，因此标称属性又被看做是分类的，值是无意义的序，并且不是定量的，因此找平均值和中位数是没有意义的，比如：hair_color（头发的颜色）就是。 二元属性：是一种标称属性，只有两个类别状态：0或者1,0通常表示该属性不出现，而1表示出现。二元属性也有对称的二元属性和非对称的二元属性，如果状态的结果不是同等重要的，则称为非对称的二元属性。 序数属性：其可能的值之间具有有意义的量，例如：
机器学习 | 距离计算
侠的博客
09-07 2430
文章目录距离计算1. 闵可夫斯基距离（连续属性、有序属性）1.1 曼哈顿距离1.2 欧氏距离2. VDM 距离（无序属性）3. MinkovDM 距离（混合属性）4. 加权距离（重要性不同）参考资料 距离计算 对函数 dist(⋅,⋅)dist(\cdot,\cdot)dist(⋅,⋅) ，若它是一个“距离度量”（distance measure），则需满足一些基本性质：[1] (1)非负性：di...
数值型数据距离
m0_46698362的博客
08-08 634
闵可夫斯基距离 d(i,j)=∣xi1−xj1∣h+∣xi2−xj2∣h+...+∣xid−xjd∣hh d(i,j)=\sqrt[h]{\left | x_{i1}-x_{j1}\right | ^h+\left | x_{i2}-x_{j2}\right | ^h+...+\left | x_{id}-x_{jd}\right | ^h }d(i,j)=h∣xi1​−xj1​∣h+∣xi2​−xj2​∣h+...+∣xid​−xjd​∣h​ i=(xi1,xi2…xid),i=(xj1,xj2…x
近邻的距离度量表示法
Havenoidea 的专栏
10-11 4720
K近邻算法的核心在于找到实例点的邻居，这个时候，问题就接踵而至了，如何找到邻居，邻居的判定标准是什么，用什么来度量。这一系列问题便是下面要讲的距离度量表示法。但有的读者可能就有疑问了，我是要找邻居，找相似性，怎么又跟距离扯上关系了？     这是因为特征空间中两个实例点的距离和反应出两个实例点之间的相似性程度。K近邻模型的特征空间一般是n维实数向量空间，使用的距离可以使欧式距离，也是可以是其
数据矩阵与相异性矩阵
cicidan的博客
06-02 6908
数据矩阵：n*p 矩阵(n个对象，每个对象有p个属性) xi 表示为对象 i，xij表示对象i的第j个属性的值 相异性矩阵：n*n矩阵，存放对象之间的相异性，即对象之间的差异性度量 例如： 主对角线元素为0，因为对象与对象本身被认为是没有差异的 d(i，j) = d(j，i)，因此相异性矩阵是对称矩阵 相似性度量：相似性是相异性相反的概念，用sim(
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