Măsurarea similitudinii între punctele de date este esențială în analiza datelor nesupravegheate. Aceasta ajută la identificarea modelelor, grupurilor și relațiilor din cadrul seturilor de date fără etichete predefinite. Diverse calcule și indicatori sunt utilizați pentru a cuantifica cât de asemănătoare sau diferite puncte de date sunt.

Metrici de similaritate comună

Mai multe indicatori sunt folosite pentru a măsura similitudine, fiecare potrivit pentru diferite tipuri de date și obiective de analiză. Cele mai frecvente includ distanța Euclidian, similaritatea cosinus, și indicele Jaccard.

Distanţa Euclidiană

Distanţa euclidiană calculează distanţa linie dreaptă între două puncte din spaţiu. Este folosită pe scară largă pentru date numerice şi este calculată ca rădăcina pătrată a sumei diferenţelor pătrate între toate caracteristicile.

Asemănarea cosinei

Asemănarea cosinusului măsoară cosinusul unghiului dintre doi vectori. Este deosebit de utilă pentru datele de mare dimensiuni, cum ar fi analiza textului sau a documentelor, unde magnitudinea vectorilor este mai mică decât orientarea lor.

Indicele Jaccard

Indicele Jaccard evaluează similitudinea dintre două seturi prin împărțirea dimensiunii intersecției lor la dimensiunea uniunii lor. Este folosit în mod obișnuit pentru date binare sau categorii.

  • Distanța Euclidiană
  • Asemănări între cosine
  • Indicele Jaccard
  • Distanţa dintre Manhattan şi Manhattan
  • Coeficientul de corelare Pearson