As funções de distância se referem às funções usadas para quantificar a noção de distância entre membros de um conjunto ou entre objetos.
Li que "a distância euclidiana não é uma boa distância em grandes dimensões". Acho que essa afirmação tem algo a ver com a maldição da dimensionalidade, mas o que exatamente? Além disso, o que são 'altas dimensões'? Tenho aplicado clustering hierárquico usando distância euclidiana com 100 recursos....
Ao usar a análise de cluster em um conjunto de dados para agrupar casos semelhantes, é preciso escolher entre um grande número de métodos de cluster e medidas de distância. Às vezes, uma escolha pode influenciar a outra, mas existem muitas combinações possíveis de métodos. Alguém tem alguma...
Existe um propósito específico em termos de eficiência ou funcionalidade porque o algoritmo k-means não usa, por exemplo, (des) semelhança de cosseno como uma métrica de distância, mas apenas pode usar a norma euclidiana? Em geral, o método K-means está em conformidade e correto quando outras...
Assuma que são dadas dois objectos cujas localizações exacta é desconhecida, mas está distribuído de acordo com a distribuição normal com parâmetros conhecidos (por exemplo, e . Podemos assumir que ambos são normais bivariados, de modo que as posições são descritas por uma distribuição sobre...
Percebo que existem muitas diferenças formais entre as medidas de distância Kullback – Leibler vs Kolmogorov-Smirnov. No entanto, ambos são usados para medir a distância entre distribuições. Existe uma situação típica em que um deve ser usado em vez do outro? Qual é a justificativa para fazer...
No meu conjunto de dados, temos variáveis contínuas e naturalmente discretas. Quero saber se podemos fazer cluster hierárquico usando os dois tipos de variáveis. E se sim, que medida de distância é
Estou procurando uma boa terminologia para descrever o que estou tentando fazer, para facilitar a procura de recursos. Então, digamos que eu tenho dois grupos de pontos A e B, cada um associado a dois valores, X e Y, e eu quero medir a "distância" entre A e B - ou seja, qual a probabilidade de...
[O título inicial "Medição de similaridade para árvores de cluster hierárquicas" foi posteriormente alterado por @ttnphns para refletir melhor o tópico] Estou realizando várias análises hierárquicas de cluster em um quadro de dados de registros de pacientes (por exemplo, semelhante a...
Em um cenário em que se observa X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n distribuído a partir de uma distribuição com densidade fff , gostaria de saber se existe um estimador imparcial (baseado nos XiXiX_i ) da distância de Hellinger a outra distribuição com densidade f0f0f_0 , ou seja,...
Eu tenho um conjunto de dados em que cada dado consiste em nnn medidas diferentes. Para cada medida, tenho um valor de referência. Gostaria de saber o quão perto cada dado está do valor de referência. Pensei em usar a distância euclidiana ponderada da seguinte
Estou usando o cluster hierárquico para analisar dados de séries temporais. Meu código é implementado usando a função MathematicaDirectAgglomerate[...] , que gera clusters hierárquicos com as seguintes entradas: uma matriz de distância D o nome do método usado para determinar a ligação entre...
Estou agrupando distribuições de probabilidade usando o algoritmo de Afinidade de Propagação e planejo usar a Densidade de Jensen-Shannon como métrica de distância. É correto usar o próprio JSD como a distância ou o JSD ao quadrado? Por quê? Que diferenças resultariam da escolha de um ou outro?...
Alguém usa as métricas ou L .5 para agrupar, em vez de L 2 ? Aggarwal et al., Sobre o surpreendente comportamento das métricas de distância no espaço de alta dimensão, disseram (em 2001) queL1L1L_1L.5L.5L_.5L2L2L_2 é consistentemente mais preferível do que a métrica de distância euclidiana L...
Estou apenas trabalhando com o livro Inteligência Coletiva (de Toby Segaran) e me deparei com a pontuação da distância euclidiana. No livro, o autor mostra como calcular a semelhança entre duas matrizes de recomendação (ou seja, .pessoa × filme ↦ pontuação )pessoa×filme↦Ponto)\textrm{person} \times...
Gostaria de calcular a divergência de Jensen-Shannon para ele após três distribuições. O cálculo abaixo está correto? (Eu segui a fórmula JSD da wikipedia ): P1 a:1/2 b:1/2 c:0 P2 a:0 b:1/10 c:9/10 P3 a:1/3 b:1/3 c:1/3 All distributions have equal weights, ie 1/3. JSD(P1, P2, P3) = H[(1/6, 1/6,...
Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes...
Contexto Eu tenho dois conjuntos de dados que eu quero comparar. Cada elemento de dados nos dois conjuntos é um vetor contendo 22 ângulos (todos entre −π−π-\pi e ππ\pi ). Os ângulos referem-se a uma determinada configuração de pose humana, portanto, uma pose é definida por 22 ângulos...
Não sei qual função de distância entre indivíduos usar no caso de atributos nominais (categóricos não ordenados). Eu estava lendo alguns livros e eles sugerem a função Correspondência Simples , mas alguns livros sugerem que eu deva alterar os atributos nominais para binários e usar o Coeficiente...
Alguém pode me explicar o conceito de distância de Mahalanobis? Por exemplo, qual é a distância de Mahalanobis entre dois pontos x e y, e especialmente, como é interpretada para reconhecimento de
Eu tenho uma matriz de covariância e quero particionar variáveis em clusters usando cluster hierárquico (por exemplo, para classificar uma matriz de covariância).kn × nn×nn \times nkkk Existe uma função de distância típica entre variáveis (ou seja, entre colunas / linhas da matriz de...