Veri noktaları arasındaki benzerliği kontrol edilemeyen veri analizinde gereklidir. Modeller, gruplamalar ve önceden tanımlanmış etiketler olmadan veri setleri içinde ilişkiler. Çeşitli hesaplamalar ve metrikler, aynı veya farklı veri noktalarının nasıl olduğunu ölçmek için kullanılır.

Common Benzerlik Metrikleri

Çeşitli ölçümler benzerliği ölçmek için kullanılır, her biri farklı veri ve analiz hedefleri için uygundur. En yaygın olarak Euclidean mesafe, kosine benzerliği ve Jaccard indeksi içerir.

Euclidean Distance

Euclidean mesafe uzayda iki nokta arasında düz-line mesafeyi hesaplar. Sayısal veriler için yaygın olarak kullanılır ve tüm özelliklerdeki kare farklılıkların kare kökü olarak hesaplanır.

Cosine Benzerlik

Cosine benzerliği iki vektör arasındaki açının eşini ölçer. Özellikle metin veya belge analizi gibi yüksek boyutlu veriler için yararlıdır, vektörlerin büyüklüğü onların yöneliminden daha az önemlidir.

Jaccard Index

Jaccard indeksi, sendikalarının büyüklüğü ile kesişen iki set arasında benzerliği değerlendirmektedir.

  • Euclidean mesafe
  • Cosine benzerliği
  • Jaccard index
  • Manhattan Uzaklığı
  • Pearson korelasyon katsayısı