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漫谈:机器学习中距离和相似性度量方法

漫谈:机器学习中距离和相似性度量方法

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。根据数据特性的不同,可以采用不同的度量方法。一般而言,定义一个距离函数d(x,y),需要满足下面几个准则:1)d(x,x)=0   ......

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