如何比较两个向量组之间的相似相关性 ， 是一种数据属性相关性的度量方法 。相似度是数据对象相似性的一种度量方法，用多个数据属性来描述，用相关系数来描述其相关性 ， 用某个距离来度量其相似性 ， 很多数据分析算法涉及相似性度量和关联度量 ， 比如聚类和KNN，评价数据过于稀疏，通过余弦进行条目间的相似度计算会产生误导性结果 。
1、DeepLearing之Jaccard系数Jaccard系数的值越大，样本的相似度越高 。与Jaccard系数相关的指标称为Jaccard距离，用来描述集合之间的相异度 。Jaccard距离越大，样本相似度越低 。假设有6个用户，5个产品，用户可以随机购买 。在这里，不仅可以购买，还可以收藏等 。数据记录在二维表格中 。例如，要计算itemA和ItemB之间的相似性，ItemA、ItemA和ItemB有一个交集，而集合中有五个交集 。注意两者都为零 ， 不计算雅可比系数j1/50.2 。假设ItemA，ItemB ， j1/40.25的计算过程如下:在相关研究中 ， 普遍采用基于项目协同过滤系统的相似性的测量方法 。但在很多实际应用中，评价数据过于稀疏，用余弦计算项目间的相似度会产生误导性的结果 。
【余弦相似性数据分析,举例说明余弦相似性的应用】
1,
ItemB[0数据聚类分析是一种无监督的机器学习方法 。数据聚类算法根据算法实现方式的不同可分为结构化或分散化算法类型，又可分为自顶向下(大小、整体到具体)和自底向上(从小到大、具体到整体)的计算方法 。系统聚类又称层次聚类 ， 是通过计算将距离较近的样本聚类成一类，然后对距离较远的样本进行聚类 。通过不断计算样本之间的距离，每个样本最终都能找到合适的聚类 。
2.逐步聚类法:又称快速聚类法 ， 主要用于大数据样本之间的聚类 。3.有序样本聚类法:一种用于将有序的数据样本和具有相邻顺序的样本聚类成一类的方法 。4.模糊聚类法:一种基于模糊数学的样本聚类分析方法，主要适用于小数据样本 。在聚类中 ， 主要的距离计算方法有:最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、离差平方和法和拟平均距离法 。这些距离确定方法包括欧氏距离、马氏距离、余弦 相似性等 。
0 distance(距离)和similarity(相似度)方法可以看作是用一定的距离函数计算元素之间的距离 。作为机器学习的基本概念，这些方法被广泛应用于，例如，Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等 。本文对常用的距离计算方法进行了总结和分析，分为以下几类:对于点x(x1，x2...xn)和点y(y1，
推荐阅读
- 数据分析 面试题,迪卡侬数据分析面试题
- elf文件分析工具
- elk 日志分析平台搭建,集成elk搭建日志平台
- 分析报告 certifacate
- elk告警分析思路
- led 供应链分析,可口可乐供应链分析
- 帕累托图怎么分析
- 主流 rtos分析,主流RTOS
- nvivo定型数据分析