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机器学习中的相似度测量

发布时间:2019-07-04 01:23 来源:未知 编辑:admin

  (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。

  国际象棋中从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少步数总是max( x2-x1 , y2-y1 ) 步 。有一种类似的距离度量方法叫切比雪夫距离。

  其中p是一个变参数。当p=1时,就是曼哈顿距离;当p=2时,就是欧氏距离;当p→∞时,就是切比雪夫距离。

  闵氏距离的缺点主要有两个:(1)将各个分量的量纲(scale),也就是“单位”当作相同的看待了。(2)没有考虑各个分量的分布(期望,方差等)可能是不同的。举个例子:二维样本(身高,体重),其中身高范围是150~190,体重范围是50~60,有三个样本:a(180,50),b(190,50),c(180,60)。那么a与b之间的闵氏距离(无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离)等于a与c之间的闵氏距离,但是身高的10cm线kg么?因此用闵氏距离来衡量这些样本间的相似度很有问题。

  设有M个样本向量X1~Xm,协方差矩阵记为S,均值记为向量μ,则其中样本向量X到u的马氏距离表示为:

  与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系,并且是尺度无关的(scale-invariant) ,即独立于测量尺度。马氏距离不受量纲的影响,两者之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关;由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差)计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。但是它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。马氏距离是多维空间中两点相似性的变量,往往作为聚类或者分类算法的基础。

  几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

  夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。

  两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。例如字符串“1111”与

  应用主要是信息编码,即为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大。

  两个集合A和B的交集元素在A,B的并集中所占的比例,称为两个集合的杰卡德相似系数,用符号J(A,B)表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标,可用在衡量样本的相似度:

  与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard distance)。杰卡德距离可用如下公式表示:

  杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。。

  样本A与样本B是两个n维向量,而且所有维度的取值都是0或1。例如:A(0111)和B(1011)。我们将样本看成是一个集合,1表示集合包含该元素,0表示集合不包含该元素。

  p :样本A与B都是1的维度的个数q :样本A是1,样本B是0的维度的个数

  r :样本A是0,样本B是1的维度的个数s :样本A与B都是0的维度的个数

  这里p+q+r可理解为A与B的并集的元素个数,而p是A与B的交集的元素个数。

  在计算机人工智能领域,距离(distance)、相似度(similarity)是经常出现的基本概念,它们在自然语言处理、计算机视觉等子领域有重要的应用,而这些概念又大多源于数学领域的度量(metric...博文来自:GoodShot的专栏

  相似性用来衡量两个变量的相似程度。对于两个样本x(i),x(j)之间的相似性度量至少应满足以下要求:1)应为非负值;2)样本本身的相似性度量最大;3)度量应满足对称性常用的相似性度量可以分为距离函数和...博文来自:吕爽

  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...博文来自:皮皮blog

  通常,具有若干属性的对象之间的邻近度用单个属性的邻近度的组合来定义,因此我们首先讨论具有单个属性的对象之间的邻近度。考虑由一个标称属性描述的对象,对于两个这样的对象,相似意味什么呢?由于标称属性只携带...博文来自:春华秋实

  本测试集用于公司的图像相似度匹配识别所用。博文来自:Ramoray的博客

  学习目标在 OpenCV的视频输入和相似度测量 教程中我们已经学习了检测两幅图像相似度的两种方法:PSNR和SSIM。正如我们所看到的,执行这些算法需要相当长的计算时间,其中SSIM(结构相似度)的算...博文来自:huangli19870217的专栏

  from 百度百科介绍:Levenshtein距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一...博文来自:basycai的博客

  ######################尊重版权,转载注明地址######################相似度算法介绍•相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度,是信息检索、推荐系统、数据挖掘...博文来自:博客内容皆为原创

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  这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容,相似性分析在分类算法(如K最邻近分类)和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值,因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。1.数...博文来自:huguozhiengr的博客

  在推荐系统中,我们需要计算两个物品的相似度,对于物品的描述,一般都可以量化为一个向量,于是两个物品之间的相似度就可以用两个向量的相关性来描述,这是概率论的范畴了。假如我们希望相似度的值在0~1之间,并...博文来自:AnneQiQi的博客

  【机器学习】机器学习中的各种相似性、距离度量标签(空格分隔):【机器学习】声明:引用请注明出处说明:主要参考了博文《漫谈机器学习中的...博文来自:ZhangPY的专栏

  机器学习中的相似性度量发表于 2012-01-03在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Dist...博文来自:pi9nc的专栏

  概述:余弦相似度是通过测量两个向量点积空间夹角的余弦值来判断相似性。0°角的余弦值是1,90°为0,余弦值大小在[-1,1]区间。数学原理:      向量:空间中有两个点原点O和点A,OA(O指向A...博文来自:练练大脑,有何不好

  无论什么推荐算法,计算相似度都是避不开的,下面就总结一下已经了解的相似度计算方法。1. 余弦相似度 这个算是最常用的了,典型例子是计算文本相似度。通过计算两个向量间的夹角,越是相似夹角度数越接近0,所...博文来自:iSuperGifted的博客

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  上一讲讲到userCF算法,该算法是根据用户之间相似度,来给目标用户推荐与他们相似用户产生过行为的物品。该算法在某些应用场景并不适用。首先随着网站用户数目越来越大,计算用户兴趣相似矩阵越来越困难,运算...博文来自:村头陶员外的博客

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  如何测量相似度?如何在文章中搜索?用于测量相似度的单词计数表示测量相似度单次计数的问题-文档长度-解决:归一化向量文档复制两倍-相似度增加4倍解决方法:归一(将不同长度文章置于平等的地位)应用TF-...博文来自:含笑

  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(euclideanmetric)(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...博文来自:weixin_39050022的博客

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  在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用Pyth...博文来自:weixin_33889245的博客

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  同相似度可用于为协调过滤推荐中,查找相似的物品或者用户。下面对同相似度进行简单的定义物品i和物品j的同相似度公式定义: 其中,分母是喜欢物品i的用户数,而分子则是同时喜欢物品i和物品j的用户数。因此,...博文来自:PJ·Javis的专栏

  算法过程:1.读取样本文本2.对文本进行utf-8编码转换3.对文本进行预处理,完成中文分词,形成词条库,并去除停用词4.读取文本词条库,统计每个词条的词频,词频代表了每个词对一段文本的重要程度,字词...博文来自:谢厂节的博客

  我在网上找了份用Harris角点提取、NCC匹配、sanrac匹配的代码,但是运行要1分钟,求问还有什么更好的方法吗?第一次做图像处理这方面的,还请各位多多指教!!!!!论坛

  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...博文来自:摩西YF拉比

  SVD(SingularValueDecomposition)奇异值分解,可以用来简化数据,去除噪声,提高算法的结果。一、SVD与推荐系统下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成,品菜师可以采用1到5...博文来自:henryzhihua

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  :楼主,期望风险最小化就是后验概率最大化的推导公式哪里,写错了,最后两行。

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