Die euklidische Distanz ist die intuitive Vorstellung einer "geradlinigen" Distanz zwischen zwei Punkten in einem euklidischen Raum.
Ich habe irgendwo gesehen, dass klassische Entfernungen (wie die euklidische Entfernung) schwach diskriminierend werden, wenn wir mehrdimensionale und spärliche Daten haben. Warum? Haben Sie ein Beispiel für zwei spärliche Datenvektoren, bei denen die euklidische Distanz nicht gut funktioniert? In...
Gibt es einen bestimmten Zweck in Bezug auf Effizienz oder Funktionalität, warum der k-means-Algorithmus zum Beispiel keine Cosinus- (Dis-) Ähnlichkeit als Distanzmetrik verwendet, sondern nur die euklidische Norm verwenden kann? Wird die K-means-Methode im Allgemeinen eingehalten und korrekt sein,...
In Random Forest-Algorithmus erstellt Breiman (Autor) eine Ähnlichkeitsmatrix wie folgt: Senden Sie alle Lernbeispiele an jeden Baum im Wald Wenn zwei Beispiele im selben Blatt landen, erhöhen Sie das entsprechende Element in der Ähnlichkeitsmatrix um 1 Normalisieren Sie die Matrix mit der Anzahl...
Gleichbedeutend damit , dass es für eine Ähnlichkeitsrangfolge zwischen einem Vektor u und einer Menge von Vektoren V zu gleichen Ergebnissen kommt . Ich habe ein Vektorraummodell, dessen Parameter Distanzmessung (euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit) und Normalisierungstechnik (keine, l1, l2)...
Ich benutze kkk bedeutet Clustering, um Lautsprecherstimmen zu gruppieren. Wenn ich eine Äußerung mit gruppierten Sprecherdaten vergleiche, erhalte ich eine (euklidische entfernungsbasierte) durchschnittliche Verzerrung. Dieser Abstand kann im Bereich von . Ich möchte diesen Abstand in einen...
Laut einem Artikel, den ich lese, wird häufig der Abstand zwischen Jeffries und Matusita verwendet. Aber ich konnte nicht viele Informationen darüber finden, außer der folgenden Formel JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} Es ähnelt...
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...
Ich bin kein Community-Ökologe, aber in diesen Tagen arbeite ich an Community-Ökologiedaten. Was ich, abgesehen von der Mathematik dieser Entfernungen, nicht verstehen konnte, sind die Kriterien für jede zu verwendende Entfernung und in welchen Situationen sie angewendet werden kann. Was ist zum...
Also versuche ich, mir neuronale Netze beizubringen (für Regressionsanwendungen, ohne Bilder von Katzen zu klassifizieren). Meine ersten Experimente waren das Trainieren eines Netzwerks zur Implementierung eines FIR-Filters und einer diskreten Fourier-Transformation (Training für "Vorher" - und...
Lassen Sie uns eine quadratische symmetrische Matrix quadratischer euklidischer Abstände zwischen Punkten und einem Vektor mit einer Länge von , die die Cluster- oder Gruppenzugehörigkeit ( Cluster) der Punkte anzeigt ; Ein Cluster kann aus Punkt bestehen.D.D.\bf Dnnnnnnkkk≥ 1≥1\ge1 Was ist hier...
Aus konzeptioneller und algorithmischer Sicht verstehe ich, wie K-means funktioniert. Aus mathematischer Sicht verstehe ich jedoch nicht, warum das Minimieren des WCSS (Quadratsummen innerhalb des Clusters) notwendigerweise den Abstand zwischen Clustern maximiert . Mit anderen Worten, kann jemand...
Was ist die erwartete Größe, dh der euklidische Abstand vom Ursprung, eines Vektors, der aus einer p-dimensionalen sphärischen Normalen mit und , wo die Identitätsmatrix?Np(μ,Σ)Np(μ,Σ)\mathcal{N}_p(\mu,\Sigma)μ=0⃗ μ=0→\mu=\vec{0}Σ=σ2IΣ=σ2I\Sigma=\sigma^2 IIII Im univariaten Fall läuft dies auf ,...