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文档简介

数据挖掘技术与应用1概述2相似性度量3

K-Means4K-Medoids目录5层次聚类变量大致可以分为两类：定量变量，也就是通常所说的连续变量。定性变量，这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量可以分为两种，一种是有序变量，另一种是名义变量。相似性度量相似度如何衡量：距离典型的距离定义相似性度量连续型变量距离两个仅包含二元属性的对象之间的相似性度量也称相似系数两个对象的比较有四种情况：f00=x取0并且y取0的属性个数；f01=x取0并且y取1的属性个数；f10=x取1并且y取0的属性个数；f11=x取1并且y取1的属性个数简单匹配系数：SMC=值匹配的属性个数/属性个数

=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)Jaccard(杰卡德)系数：J=匹配的个数/不涉及0-0匹配的属性个数

=(f11)/(f01+f10+f11)相似性度量相似系数两个二元向量：x=（1，0，0，0，0，0，0，0，0，0）y=（0，0，0，0，0，0，1，0，0，1）f00=7（x取0并且y取0的属性个数）f01=2（x取0并且y取1的属性个数）f10=1（x取1并且y取0的属性个数）f11=0（x取1并且y取1的属性个数）简单匹配系数：SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)=（0+7）/（2+1+0+7）=0.7Jaccard系数：J=(f11)/(f01+f10+f11)=0/2+1+0=0相似性度量相似系数余弦相似系数（如计算两文档间相似系数）：

cos(x1,x2)=(x1x2)/||x1||||x2||,其中表示向量的点积(内积)，||x||表示向量的范数。例向量：x1=(3,2,0,5,0,0,0,2,0,0) x2=(1,0,0,0,0,0,0,1,0,2)则余弦相似系数为：cos(x1,x2)=5/(6.481*2

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