同じポイントの 2 つのデータセット間のハミング距離を計算する方法は?両方のデータセットはまったく同じに見えます。
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同じ数のポイントの 2 つのデータセットがあります。
合計点数 -19
最初のデータセットには 3 つのクラスターがあります。
クラスタ A には 4 つのポイントがあります
クラスタ B には 2 つのポイントがあります
クラスタ C には 4 つのポイントがあります
残りのポイントはクラスターの外側にあります
2 番目のデータ セットには 3 つのクラスターがあります。
クラスタ A には 8 つのポイントがあります
クラスタ B には 5 つのポイントがあります
クラスタ C には 6 つのポイントがあります
まず、ポイントにインデックスを付けましょう。
2 つのセットのセット間のハミング距離に関心があります。
L = { {1,2,3,4}, {5,6}, {7}, {8}, {9}, {10}, {11}, {12}, {13}, {14, 15,17,18}, {16}, {19} }
R = { {1,2,3,4,5,6,7,8}, {9,10,11,12,13}, {14,15,16,17,18,19} }
[ 1 ] (セクション 2)から適応し、ハミング距離を 2 つのセット X、Y に一般化すると、距離は次のように定義できます。
[ 2 ] (セクション 3.4)から適応すると、集合の 2 つの集合間の和集合と差は次のように定義できます。
と
だからあなたの場合：
L ⋃ R = { {1,2,3,4,5,6,7,8}, {9,10,11,12,13}, {14,15,16,17,18,19} }
L - R = { {} }
R - L = { {5,6,7,8}, {1,2,3,4,7,8}, {1,2,3,4,5,6,8}, {1,2, 3,4,5,6,7}、{10,11,12,13}、{9,11,12,13}、{9,10,12,13}、{9,10,11,13} , {9,10,11,12}, {16,19}, {14,15,17,18,19}, {14,15,16,17,18} }
(LR) ⋃ (RL) = { {}, {5,6,7,8}, {1,2,3,4,7,8}, {1,2,3,4,5,6,8 }、{1,2,3,4,5,6,7}、{10,11,12,13}、{9,11,12,13}、{9,10,12,13}、{9 ,10,11,13}, {9,10,11,12}, {16,19}, {14,15,17,18,19}, {14,15,16,17,18} }
それで
|(LR) ⋃ (RL)| = 13
と
|L ⋃ R| = 3
したがって、d(L,R) = 13 / 3 = 4.333
[ 1 ]ハミング距離を有限集合に一般化して、異種オブジェクトを分類する目的に使用 [Bezem、Keijzer、Volmac]
[ 2 ]概念モデルにおけるパターン マッチング – 形式的なマルチモデリング言語アプローチ [Delfmann、Herwig、Lis、Stein]