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”(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。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈 ...
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2019-08-03 11:15:41
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一，论文研读总结 研究对象本篇论文是关于时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量的一篇研究综述。 研究动机时间序列数据挖掘中问题分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用，意义，对目前已有的主要方法进行综述，分析各自存在的优缺点；此外探讨了一些值得关注的问题。 文献综述主要论述了特征研究现状 ...
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2019-07-21 10:30:42
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最近在研究sample之间的similarity，以便更好地进行clustering，一下是相关资料 TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章 相似度（距离计算）汇总 常用的相似度计算方法原理及实现 机器学习中的相似性度量 大量短文本聚 ...
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2019-06-11 11:19:49
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视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题，设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键。度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量，进而有效地描述样本之间的相似度。传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离，因而不能有效地描述样本的非线性结构。本报告介绍本研究组近 ...
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2018-10-20 00:51:16
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/5777782.html 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 ...
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2018-09-05 12:10:02
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介绍： Siamese网络是一种相似性度量方法，当类别数多，但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别、分类等。传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类，需要针对每个样本有确切的标签。而且相对来说标签的数量是不会太多的。当类别数量过多，每个类别的样本数量又相对较少的情况下，这些 ...
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2018-08-29 14:14:43
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转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html 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 ...
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2018-05-31 20:37:37
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在进行特征选择的时候我们要衡量特征和我们的目标之间的相似性，有很多的方法可以衡量，下面介绍一些使用filter特征选择方法的时候能够使用的方法。filter特征选择方法是：特征选择的过程和模型的训练过程没有直接关系，使用特征本身的信息来进行特征选择。 参考这篇文章给出下图所示的特征度量方法： 1：相 ...
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2018-04-28 23:47:46
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1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形中任何一 ...
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2017-07-19 00:17:22
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