Kwantificeren van gelijkenis: Berekeningen en Metrics voor gegevensanalyse zonder toezicht
Het meten van de overeenkomst tussen datapunten is essentieel in de analyse van niet-gecontroleerde gegevens. Het helpt patronen, groepen en relaties binnen datasets te identificeren zonder vooraf gedefinieerde labels. Verschillende berekeningen en metrics worden gebruikt om te kwantificeren hoe gelijk of verschillende datapunten zijn.
Vaak gelijkende metrische middelen
Verschillende metrics worden gebruikt om de overeenkomst te meten, elk geschikt voor verschillende soorten data en analyse doelen. De meest voorkomende zijn Euclidische afstand, cosinus overeenkomst, en Jaccard index.
Euclidische afstand
De Euclidische afstand berekent de rechte lijnafstand tussen twee punten in de ruimte. Het wordt veel gebruikt voor numerieke gegevens en wordt berekend als de wortel van de som van kwadraatverschillen tussen alle kenmerken.
Cosinus-gelijksoortigheid
Cosinusverwantschap meet de cosinus van de hoek tussen twee vectoren. Het is vooral nuttig voor high-dimensionale gegevens, zoals tekst- of documentanalyse, waar de omvang van vectoren minder belangrijk is dan hun oriëntatie.
Jaccard-index
De Jaccard index evalueert de overeenkomst tussen twee verzamelingen door de grootte van hun kruising te delen door de grootte van hun eenheid. Het wordt vaak gebruikt voor binaire of categorische gegevens.
- Euclidische afstand
- Cosinus-vergelijkbaarheid
- Jaccard-index
- Manhattan-afstand
- Concordantietabel voor perenon