好久没有写这个了。也就是在去年到今年这个时间段里，同时决定好几件事情。第一：考研。第二：以后方向就是大数据或者是叫数据挖掘。这两件事当然是有联系的，第一件事就是考研考到北京，接着研究生的方向就是数据挖掘了吧。在一边准备考研的同时，还必须得一边准备着数据挖掘方面的知识。无奈本科前三年这方面接触得极.....
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2015-05-17 00:32:48
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cosin余弦相似度
两个向量间的余弦值可以很容易地通过使用欧几里得点积和量级公式推导：
鉴于两个向量的属性， A 和B的余弦相似性θ用一个点积形式来表示其大小，如下所示：
产生的相似性范围从-1到1：-1意味着两个向量指向的方向正好截然相反，1表示它们的指向是完全相同的，0通常表示它们之间是独立的，而在这之间的值则表示中度的相似性或相异性。 对于文本匹配，属性向量A 和B 通常...
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2015-05-12 00:10:19
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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. 曼....
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2015-04-20 16:35:11
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引自：苍梧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...
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2015-03-17 11:50:44
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作者：daniel-D 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...
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2015-03-09 21:02:05
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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. 曼....
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2015-03-08 11:43:34
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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个夹角...
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2015-02-08 20:42:15
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转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html学习之用本文目录：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. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡...
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2015-01-06 13:44:15
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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. 曼....
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2014-11-21 10:30:01
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