Ang pagsukat ng pagkakatulad ng mga data point ay mahalaga sa hindi pa natutukoy na pagsusuri ng datos. Tumutulong ito sa pagkilala ng mga padron, pagkakapangkat-pangkat, at ugnayan sa loob ng mga dataset na walang prefined labels. iba't ibang kalkulasyon at mga metriko ang ginagamit upang tukuyin kung gaano kapareho o iba't ibang mga puntong datos.
Karaniwang mga Kahalintulad
Ilang mga metriko ang ginagamit upang sukatin ang pagkakatulad, bawat isa ay angkop para sa iba't ibang uri ng mga data at analisis na mga tunguhin.Ang pinakakaraniwan ay kinabibilangan ng Euclidean distance, cosine pagkakatulad, at Jaccard index.
Distansiya ng Euclidean
Ang Euclidean distance ay tumatantiya ng tuwid-line na distansiya sa pagitan ng dalawang puntos sa kalawakan. ito ay malawak na ginagamit para sa mga numero data at ito ay kompirmadong ang parisukat na ugat ng kabuuan ng mga parisukat na pagkakaiba sa ibayo ng lahat ng mga katangian.
Pagkakatulad ng Cosine
Ang pagkakatulad ng cosine ay sumusukat sa cosine ng anggulo sa pagitan ng dalawang vector. Ito ay lalo nang kapaki-pakinabang para sa mataas na-dimensiyonal na datos, tulad ng teksto o pagsusuri ng dokumento, kung saan ang magnitude ng mga vector ay hindi gaanong mahalaga kaysa sa kanilang oryentasyon.
Indise ng Jaccard
Sinusuri ng indise ng Jaccard ang pagkakatulad ng dalawang set sa pamamagitan ng paghahati ng sukat ng kanilang interseksiyon sa pamamagitan ng sukat ng kanilang pagsasama. ito ay karaniwang ginagamit para sa binary o kategorikal na datos.
- Malayong distansiya
- Pagkakatulad ng cosine
- indise ng Jaccard
- Kalayoan ng Manhattan
- Hindi mabisa ang correlation codibility ng mga pearson