Quant acution onugion - Calculations and Mritics for Unsupervied Data Analysis
Table of Contents
ڈیٹا کے درمیان میں مریخی مشابہت (maspiring) بے شمار ڈیٹا تجزیہ میں ضروری ہے۔اس میں ڈیٹا کے اندر موجود اعداد و شمار کی شناخت، گروہ بندی اور تعلقات کی شناخت کرنے میں مدد ملتی ہے
عام طور پر میٹرکس
کئی میٹرکس کو متوازن بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، ہر ایک مختلف قسم کے اعداد و شمار کے لیے مناسب ہوتا ہے. سب سے زیادہ عام طور پر ایوکلائڈن دور، کوسینی مساوات اور جک کارڈ انڈیکس پر مشتمل ہوتا ہے۔
ایوکلائڈن دور
ایوکلائڈن فاصلہ حساب لگایا جاتا ہے دو نقطوں کے درمیان سیدھی لکیر کا فاصلہ۔ یہ وسیع پیمانے پر شماریاتی اعداد کے لیے استعمال کیا جاتا ہے اور تمام خصوصیات میں مربع اختلافات کی جمع کی مربع جڑ کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
کونسی خوبیاں
کوسین تشبیہات دو Victors کے درمیان زاویہ کے کوسین کا اندازہ لگانے کا اندازہ۔ یہ خاص طور پر اعلیٰ درجے کے اعداد و شمار کے لیے مفید ہے جیسے متن یا دستاویزات تجزیہ، جہاں حسابی مقدار ان کے یا تولیدین سے کم اہم ہے۔
جککارڈ انڈیکس
جکارڈ انڈیکس کے درمیان دو سیٹوں کے درمیان میں ان کے جوڑ کے حجم کو آپس میں تقسیم کرنے سے مشابہت رکھتا ہے اسے عام طور پر بینری یا انفنٹری ڈیٹا کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- ایوکلائڈن فاصلہ
- کونسی مشابہت
- جککارڈ انڈیکس
- مینہٹن دور
- پرندے کی حالت میں