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数据挖掘中的相异度矩阵.ppt

文档分类：IT计算机 | 页数：约11页举报非法文档有奖

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该【数据挖掘中的相异度矩阵】是由【相惜】上传分享，文档一共【11】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【数据挖掘中的相异度矩阵】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。〔DissimilarityMatrix〕定义:相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性,表现形式是一个n×n维的矩阵。d〔i,j〕是对象i和j之间相异性的量化表示,通常为非负值,两个对象越相似或“接近〞,其值越接近0,越不同,其值越大,且d〔i,j〕=d〔j,i〕,d〔i,i〕=0。〔i,j〕的具体计算因所使用的数据类型不同而不同,常用的数据类型包括:区间标度变量二元变量标称型、—对象结构的一种数据表达方式。多数聚类算法都是建立在相异度矩阵根底上,如果数据是以数据矩阵形式给出的,就要将数据矩阵转化为相异度矩阵。对象间的相似度或相异度是基于两个对象间的距离来计算的。精选课件欧几里得距离和曼哈坦距离计算:精选课件具体案例分析精选课件精选课件小结样本数据属性矩阵相似性矩阵聚类为样本划分所在类分析结果精选课件

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