Video: Che cos'è la prossimità nel data mining?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Prossimità le misure si riferiscono alle Misure di similarità e dissimilarità. Somiglianza e Dissomiglianza sono importanti perché sono usate da un certo numero di estrazione dei dati tecniche, come il clustering, la classificazione del vicino più prossimo e il rilevamento delle anomalie.
Rispetto a questo, che cos'è una misura di prossimità?
Misure di prossimità caratterizzare la somiglianza o la dissomiglianza che esiste tra gli oggetti, gli elementi, gli stimoli o le persone che sono alla base di uno studio empirico.
Oltre sopra, come si fa a trovare la vicinanza di una matrice? Matrice della distanza
- La vicinanza tra oggetti può essere misurata come matrice di distanza.
- Ad esempio, la distanza tra l'oggetto A = (1, 1) e B = (1,5, 1,5) viene calcolata come.
- Un altro esempio di distanza tra l'oggetto D = (3, 4) e F = (3, 3.5) è calcolato come.
Quindi, cos'è la somiglianza e la dissomiglianza nel data mining?
Somiglianza e dissomiglianza sono i prossimi estrazione dei dati concetti di cui parleremo. Somiglianza è una misura numerica di quanto simili due dati gli oggetti sono, e dissomiglianza è una misura numerica di quanto diversi due dati gli oggetti sono.
Cos'è la matrice di dissimilarità?
Il Matrice di dissomiglianza è un matrice che esprime la coppia di similarità da accoppiare tra due insiemi. È quadrato e simmetrico. I membri diagonali sono definiti come zero, il che significa che zero è la misura di dissomiglianza tra un elemento e se stesso.
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