前言 在图论之中，衡量两个点之间的距离可以用多种测量方法。本文主要是总结几种相似性度量方法，主要内容参考自Wiki和Tsingke的博客（见参考部分）。 目录 1.欧式距离 2.标准化欧式距离 3.曼哈顿距离 4.切比雪夫距离 5.闵可夫斯基距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德 ...
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2017-04-05 20:49:31
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最近做目标跟踪时，需要度量两个模板的相似性，来寻找目标，当跟踪的目标的特征选取后，相似性度量函数，就是影响跟踪效果的关键因素了，对比了几种相似性度量函数，最终选取了一种方法 直方图欧氏距离的相似性度量方法。 理论公式为： matlab代码为： ...
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2017-03-19 11:43:40
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距离计算方法总结 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 ...
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2016-10-26 22:15:49
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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。 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 ...
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2016-10-10 13:29:24
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机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 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讲究，甚至关系到分类的正确与否。在其他 ...
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2016-09-14 20:23:20
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前言相关内容链接： 第一节：Google Word2vec 学习手札
昨天好不容易试用了一下Google自己提供的Word2Vector的源代码，花了好长时间训练数据，结果发现似乎Python并不能...
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2016-08-25 21:23:17
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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. ...
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2016-08-16 21:53:23
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详见：Glen Jeh 和 Jennifer Widom 的论文SimRank: A Measure of Structural-Context Similarity?一、简介
目前主要有两大类相似性度量方法：
(1) 基于内容(content-based)的特定领域(domain-specific)度量方法，如匹配文本相似度，计算项集合的重叠区域等；
(2) 基于链接（对象间的...
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2016-07-19 10:32:59
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在分类聚类算法中，时常需要计算两个变量（通常是向量的形式）的距离，即相似性度量。其中，距离度量的性质：非负性，自反性，对称性和三角不等式。
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.曼哈顿距离
3. 切比雪夫距离
4. 闵可夫斯基距离
5.标准化欧氏距离
6.马氏距离
7.余弦相似度
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2016-07-03 20:05:42
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Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出 ...
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2016-05-23 17:19:23
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