混合类型数据的相异性

最新推荐文章于 2023-11-18 14:03:31 发布
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分类专栏： 数据挖掘
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博客探讨了如何计算含有标称、非对称二元、数值和序数属性的混合类型数据的相异性。相异性通过比较对象间的属性差异来度量，考虑了属性的缺失值和不同类型的处理方式，如数值属性直接比较，标称和二元属性基于等价性判断，序数属性则涉及排位比较。

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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

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学习笔记（二）数据挖掘概念与技术
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1中心趋势度量：均值(mean)、中位数、众数 截尾均值：丢掉高低极端值后的均值 加权算术均值（加权平均）: 中位数(median)是有序数据的中间值，对于非对称数据是数据中心更好的度量。 用插值法计算中位数的近似值：median=其中是中位数区间的下界，N是整个数据集中值的个数，是低于中位数区间的所有区间的频率和，是中位数区间的频率，而width是中位数区间的宽度。 众数（mode）：...
读书笔记 -- 005_数据挖掘_度量数据的相似性和相异性
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聚类算法中不同数据类型dissimilarity matrix 计算
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数据挖掘学习笔记：混合属性的邻近性度量
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JS混合类型的计算
hongbinhushisheng的专栏
05-13 628
JS混合类型的计算
数据可视化技术应用-数据的相似性和相异性度量.pptx
02-16
混合类型属性的相异性度量是指计算两个对象之间的相异性，常见的方法包括将不同的属性组合在单个相异性矩阵中，把所有有意义的属性转换到共同的区间[0.0,1.0]上。 数据的相似性和相异性度量是数据可视化技术应用的...
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...
商务智能与数据挖掘 - 衡量数据相似性和相异性
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Menu标称属性的相异性度量二元属性的相异性度量二元属性的邻近性度量数值属性的相异性序数属性的相异性度量混合类型属性的相异性余弦相似性小结 标称属性的相异性度量 二元属性的相异性度量 二元属性只有两种状态：0或1 ，其中0表示该属性不出现，1表示出现 二元属性之间的相异性的计算。 如果所有的二元都被看做具有相同的权重（对称二元属性）， 则i和j的相异性我们得到以下列表。 对于非对称的二元属性，...
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1. 一些散记知识点 1.1 数据对象与属性类型 关于属性 定义：属性(attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。一般习惯称为”特征” 属性的分类 (1) 标称属性： “与名称相关”，标称属性的值是一些符号或事物的名称。每个值代表某种类别、编码或状态，一次标称属性又被看作是分类的，这些值不必具有有意义的序。例如：水果的种类，苹果、香蕉 (2) 二元属性：二元属性是...
java 8 常用方法总结
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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
《Data Mining》学习——度量数据的相似性和相异性
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1.标称属性的邻近性度量 设一个标称属性的状态数目是M。这些状态可以用字母，或者一组数字来表示，并且这些数字只代表数据标号，并没有特定的顺序。 如何计算标称属性所刻画的对象之间额相异性？ 两个对象i和j之间的相异性可以跟据不匹配率来计算： d(i,j)=p−mp d(i,j)=\frac{p-m}{p} 其中，m是匹配数目（i和j取值相同的属性数目），p是指总的属性数目。可得相似性计算如下：
国科大数据挖掘期末复习——聚类分析
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【数据挖掘笔记】度量数据的相似性和相异性
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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...
数据挖掘实验（一）：混合属性的相似性矩阵 R语言
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数据挖掘---度量数据的相似性和相异性
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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】            ...
python度量数据相异性
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03-18
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何用Python计算数据相异性的问题。用户提到他们想寻找相关的方法或库，并且引用了两篇关于KNN算法和余弦相似性的资料。首先，我得先理解用户的具体需求是什么。他们可能是在做数据挖掘或机器学习项目，需要比较不同数据点之间的相似性或差异性，比如聚类分析、分类任务等。 接下来，我得回忆Python中常用的库和函数。SciPy和scikit-learn都有很多距离计算的工具。比如SciPy的spatial.distance模块，里面有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等。scikit-learn的metrics模块也有类似的功能，比如pairwise_distances。此外，用户可能还需要处理不同类型的数据，比如标称属性、二元属性、数值属性等，这时候可能需要自定义距离函数或者使用专门的库，比如Gower距离。 然后，我需要考虑用户的知识水平。他们可能已经了解一些基本概念，但需要具体的代码示例和库推荐。所以，我应该分步骤说明，先介绍常用的库，再给出不同距离度量的代码示例，比如欧氏距离、余弦相似性、汉明距离，以及混合属性的处理方法。 还要注意用户提到的引用资料，其中一篇使用了Scipy的iris数据集和欧氏距离，另一篇涉及标称、二元、数值等属性的距离计算。这可能意味着用户需要处理多种数据类型，因此Gower距离可能是一个合适的建议，但需要提醒他们可能需要自己实现或使用现有库，比如daisy函数在scikit-learn中可能没有，但可以通过其他方式组合。 另外，用户可能对性能有要求，比如处理大数据集时需要高效的计算方法，所以推荐使用向量化操作或SciPy的优化函数。同时，可能需要提到如何处理不同的数据结构，比如稀疏矩阵或高维数据。 最后，生成相关问题时要覆盖用户可能感兴趣的扩展话题，比如如何选择合适的方法、处理缺失值、性能优化、分类任务中的应用，以及时间序列相似性计算等。确保回答结构清晰，分点说明，并提供代码示例和参考资料，帮助用户一步步解决问题。</think>以下是关于使用Python计算数据相异性的分步解答： ### 一、Python中常用的相异性度量方法与库 1. **SciPy库** `scipy.spatial.distance`模块提供多种距离计算函数： - 欧氏距离：`euclidean()` - 曼哈顿距离：`cityblock()` - 余弦相异性：`cosine()` - 汉明距离：`hamming()` ```python from scipy.spatial import distance vector1 = [1, 2, 3] vector2 = [4, 5, 6] print(distance.euclidean(vector1, vector2)) # 输出：5.196 ``` 2. **scikit-learn库** `sklearn.metrics.pairwise`支持批量计算距离矩阵： ```python from sklearn.metrics import pairwise_distances import numpy as np X = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]) print(pairwise_distances(X, metric='manhattan')) ``` 3. **自定义混合属性距离** 结合不同属性的距离计算（例如：数值+类别）： ```python def mixed_distance(a, b, num_weight=0.7, cat_weight=0.3): num_dist = distance.euclidean(a[:2], b[:2]) cat_dist = 0 if a[2]==b[2] else 1 return num_weight*num_dist + cat_weight*cat_dist ``` ### 二、特殊数据类型处理 1. **标称属性** 使用简单匹配系数： ```python def nominal_distance(x, y): return 0 if x == y else 1 ``` 2. **二元属性** 使用Jaccard相似性： ```python from sklearn.metrics import jaccard_score x = [1,0,1,1,0] y = [1,1,0,1,0] print(1 - jaccard_score(x, y)) # 输出：0.6 ``` 3. **序数属性** 需要先进行数值编码： ```python rank_map = {'low':0, 'medium':1, 'high':2} def ordinal_distance(x, y): return abs(rank_map[x] - rank_map[y])/max_rank ``` ### 三、高效计算建议 1. 使用`numpy`向量化运算加速计算 2. 大数据集时优先使用`scipy.spatial.distance.cdist` 3. 稀疏数据使用`scipy.sparse`矩阵存储 4. 对分类任务可结合特征编码（One-Hot等）再计算距离[^1] ### 四、完整示例（混合属性） ```python import numpy as np from scipy.spatial import distance # 样本数据：前两列为数值，第三列为类别 data = [ [1.5, 2.3, 'A'], [4.2, 3.1, 'B'], [2.8, 2.9, 'A'] ] def gower_distance(a, b): # 数值部分（标准化后） num = distance.euclidean(a[:2], b[:2])/np.array([3.0, 1.0]) # 类别部分 cat = 0 if a[2]==b[2] else 1 return (num.sum() + cat)/3 print(gower_distance(data[0], data[1])) # 输出：0.798 ```
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