Table of Contents
তথ্যকে অনুয়ায়ী তথ্য বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে সাদৃশ্যের মাত্রা অপরিহার্য । এটি বিন্যাস, গ্রুপ এবং সম্পর্কগুলোকে সনাক্ত করতে সাহায্য করে । বিভিন্ন গণনা ও পরিমাপীয় তথ্য কীভাবে সমানভাবে গণনা করা হয়, তা পরিমাপ করতে বিভিন্ন তথ্য এবং বিভিন্ন তথ্যকে পরিমাপ করতে পারে ।
প্রচলিত সাদৃশ্য
বিভিন্ন ধরনের সাদৃশ্য পরিমাপ করার জন্য বেশ কয়েকটা মেট্রিক ব্যবহার করা হয়, প্রত্যেকটা ধরনের তথ্যের নির্দিষ্ট লক্ষ্য এবং বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত ।
Euliman দূরত্ব
aclimaid- এর দূরত্ব গণনা করে স্পেসের মধ্যে সরল দূরত্ব গণনা করা হয় । সংখ্যাসূচক উপাত্তের জন্য এটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় এবং সকল বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী নির্ধারিত সংখ্যার ভিত্তিতে একই সংখ্যার বর্গ সংখ্যার যে পরিমাণ মূল স্থান রয়েছে তার মূল হিসেব করা হয়।
কোসাইন [j]
দুইটি ভেক্টরের মধ্যে কোসাইনের বিপরীত পার্থক্য নির্ধারণ করে । এটি বিশেষ করে উচ্চ-বর্ণের তথ্য, যেমন টেক্সট বা ডকুমেন্টস, যেখানে ভেক্টরের সংখ্যা তাদের পছন্দের চেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ ।
Jaccard ইন্ডেক্স
জাকেকার্ডের ইনডেক্স দুটো আকারের সাদৃশ্যকে মূল্যায়ন করে, যা তাদের ইউনিয়নের আকারকে ভাগ করে ।
- দূরবিন
- বিপরীত সাদৃশ্য (epower.poch)
- Jaccard ইনডেক্স
- ম্যানহ্যাটেন দূরত্ব
- পালকীয় সহযোগিতা