Video: Was ist Nähe beim Data Mining?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Räumliche Nähe Maße beziehen sich auf die Maße für Ähnlichkeit und Unähnlichkeit. Ähnlichkeit und Unähnlichkeit sind wichtig, da sie von einer Reihe von Data-Mining Techniken wie Clustering, Nächstnachbarklassifizierung und Anomalieerkennung.
Was ist in diesem Zusammenhang ein Näherungsmaß?
Näherungsmaßnahmen charakterisieren die Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit, die zwischen den Objekten, Gegenständen, Reizen oder Personen besteht, die einer empirischen Studie zugrunde liegen.
Wie findet man außerdem die Nähe einer Matrix? Entfernungsmatrix
- Die Nähe zwischen Objekten kann als Distanzmatrix gemessen werden.
- Zum Beispiel wird der Abstand zwischen Objekt A = (1, 1) und B = (1.5, 1.5) berechnet als.
- Ein weiteres Beispiel für den Abstand zwischen Objekt D = (3, 4) und F = (3, 3.5) wird als berechnet.
Also, was ist Ähnlichkeit und Unähnlichkeit beim Data Mining?
Ähnlichkeit und Unähnlichkeit sind die nächsten Data-Mining Konzepte, die wir besprechen. Ähnlichkeit ist ein numerisches Maß dafür, wie ähnlich zwei Daten Objekte sind, und Unähnlichkeit ist ein numerisches Maß dafür, wie unterschiedlich zwei Daten Gegenstände sind.
Was ist die Unähnlichkeitsmatrix?
Die Unähnlichkeitsmatrix ist ein Matrix die das Ähnlichkeitspaar zwischen zwei Sätzen ausdrückt. Es ist quadratisch und symmetrisch. Die diagonalen Elemente sind als Null definiert, was bedeutet, dass Null das Maß von ist Unähnlichkeit zwischen einem Element und sich selbst.
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