Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- java
- 기계학습
- 디자인 패턴
- cpp class
- 차원축소
- 합성곱 신경망
- 머신러닝
- 코테
- 넘파이 배열
- 네트워크 기초
- 넘파이 기초
- NumPy
- 데이터 마이닝
- Machine Learning
- 코딩테스트
- OOP
- numpy 기초
- Design Pattern
- 코딩테스트실력진단
- 자바
- 넘파이
- cpp
- 클러스터링
- python
- c++
- 코드트리
- ack
- 데이터 분석
- lambda
- 파이썬
Archives
- Today
- Total
목록맨헤튼 거리 (1)
준비하는 대학생
[데이터 마이닝] 근접도 측정
데이터 마이닝의 다양한 영역에서 유사성과 비유사성의 개념은 데이터 포인트 간의 유사함 또는 불일치를 정량화하는 기본적인 척도로 자리 잡고 있습니다. 이러한 척도들은 클러스터링, 분류, 추천 시스템과 같은 다양한 데이터 마이닝 작업에서 중요한 역할을 합니다. 유사성(Similarity)과 비유사성(Dissimilarity)이란 무엇인가? 유사성은 두 데이터 객체가 얼마나 비슷한지를 수치적으로 측정하는 것입니다. 객체가 더 비슷할수록 값이 높으며, 일반적으로 0에서 1 사이의 범위에 있습니다. 여기서 1에 가까운 값은 높은 유사성을, 0에 가까운 값은 낮은 유사성을 나타냅니다. 반면, 비유사성은 두 데이터 객체가 얼마나 다른지를 측정합니다. 객체가 더 유사할수록 비유사성 측정값은 낮으며, 종종 0에서 시작합..
Programming/DataMining
2023. 11. 9. 16:36