Вимірювання подібності між точками даних є важливим у невибагливому аналізі даних. Це допомагає визначити закономірності, групування та зв’язки в межах даних без заданих етикеток. Для кількісного визначення таких як різні розрахунки та метрики.

Загальні сутності метрики

Для вимірювання подібності використовуються кілька метриків, які підходять для різних типів даних і аналізу цілей. До найбільш поширених відносяться відстань Euclidean, схожість козину і індекс Jaccard.

Euclidean відстань

Відстань Euclidean обчислює пряму відстань між двома точками в космосі. Він широко використовується для чисельних даних і обчислюється як квадратний корінь суми квадратових відмінностей по всіх рисах.

Схожі товари

Стійкість до співсину вимірює єдину кут між двома векторами. Особливо корисно для об'ємних даних, таких як текстовий або документообіг, де величина векторів менш важлива, ніж їх спрямованість.

Індекс АКкардії

Індекс Jaccard оцінює схожість між двома наборами, розділивши розмір їх перетину за розмірами їхнього об’єднання. Зазвичай він використовується для бінарних або категоричних даних.

  • Відстань Euclidean
  • Еластична схожість
  • Індекс АКкардії
  • Манхеттенська відстань
  • Коефіцієнт кореляції Пірсона