machine-learning - 距離関数は何種類使用できますか?

Question

私はパターン認識に関するものを読んでいました。最近は、ベクトルの類似性を評価する方法について調査したいと思っています。私の知る限り、ユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン距離があります。検索する名前やキーワードをもっと提示してくれる人はいますか?

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また、相互近隣距離 (MND)、ミンコフスキーメトリック、ハウスドルフ距離、概念的類似性、正規化された Google 距離、KL 発散、スピアマンの順位相関、およびリン類似性。(これらのすべてがベクターベースであるわけではありません。)

さらに読むために、Duda、Hart、および Stork によるパターン分類を強くお勧めします。広く引用されています。

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Pearson、Manhatten、Gower、Jaccard、Tanimoto、Russel Rao、Dice、Kulczynski、Simple Matching、Levenshtein

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独自の距離メトリックも定義できるため、考えられる距離メトリックはたくさんあると言えます。これらの指標が優れているか、または何らかの意味があるかどうかは別の話です。

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ハミング距離

于 2010-11-04T12:52:54.957 に答える

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