Khoảng cách là cần thiết trong các thuật toán cụm khi chúng xác định sự tương đồng giữa các điểm dữ liệu và sự lựa chọn của đo ảnh hưởng đến sự hình thành của các cụm và hiệu quả tổng thể của quá trình cụm. hiểu được cách tính toán và yếu tố để xem xét thiết kế của chúng có thể cải thiện kết quả cụm.

Hình ảnh khoảng cách chung

Một số thước đo khoảng cách được sử dụng rộng rãi trong cụm, mỗi loại phù hợp với các loại dữ liệu và mục tiêu phân tích khác nhau.

Tính toán các thước đo khoảng cách

Khoảng cách của Euclidan tính khoảng cách thẳng giữa hai điểm trong không gian, sử dụng bậc hai của tổng số của sự khác biệt bình phương. khoảng cách Manhattan tổng kết các sự khác biệt tuyệt đối trên các chiều không gian.

Quan tâm đến thiết kế

Khi thiết kế hoặc chọn một khoảng cách đo lường, hãy xem xét kiểu dữ liệu và mục tiêu cụm. Ví dụ, khoảng cách Euclidean hoạt động tốt với dữ liệu liên tục, trong khi khoảng cách Manhattan có thể tốt hơn cho dữ liệu cao chiều. Ngoài ra, một số số số số số đo được nhạy cảm với quy mô dữ liệu, cần thiết sự bình thường hóa.

Sự lựa chọn có thể ảnh hưởng đến khả năng giải thích và chất lượng của các cụm kết quả.