相似度计算之兰氏距离
浏览:3407次 出处信息
兰氏距离(Lance and Williams distance)堪培拉距离(Canberra Distance),被认为是曼哈顿距离的加权版本。
其定义公式为:
![Rendered by QuickLaTeX.com \[d(\mathbf {p} ,\mathbf {q} )=\sum _{i=1}^{n}{\frac {|p_{i}-q_{i}|}{|p_{i}|+|q_{i}|}}\]](https://www.biaodianfu.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-233edf5ed364fb2347833bd59a518803_l3.png)
通常兰氏距离对于接近于0(大于等于0)的值的变化非常敏感。与马氏距离一样,兰氏距离对数据的量纲不敏感。不过兰氏距离假定变量之间相互独立,没有考虑变量之间的相关性。
Python实现:
def canberra_distance(p, q):
n = len(p)
distance = 0
for i in n:
if p[i] == 0 and q[i] == 0:
distance += 0
else:
distance += abs(p[i] - q[i]) / (abs(p[i]) + abs(q[i]))
return distance参考资料:
建议继续学习:
- 相似度计算常用方法综述 (阅读:10258)
- 字符串匹配那些事(一) (阅读:6919)
- 如何计算两个文档的相似度(一) (阅读:6337)
- 如何计算两个文档的相似度(二) (阅读:4933)
- URL相似度计算的思考 (阅读:4463)
- Levenshtein distance相似度算法 (阅读:4202)
- 如何计算两个文档的相似度(三) (阅读:3702)
- 若无云,岂有风——词语语义相似度计算简介 (阅读:3478)
- 常见相似度计算方法回顾 (阅读:3071)
- 相似度计算之马氏距离 (阅读:2989)
QQ技术交流群:445447336,欢迎加入!
扫一扫订阅我的微信号:IT技术博客大学习
扫一扫订阅我的微信号:IT技术博客大学习
<< 前一篇:常见相似度计算方法回顾
后一篇:一维数组的聚类 >>
文章信息
- 作者:标点符 来源: 标点符
- 标签: 兰氏距离 相似度
- 发布时间:2018-07-05 14:00:16
建议继续学习
近3天十大热文
-
[1188] WordPress插件开发 -- 在插件使用 -
[79] 解决 nginx 反向代理网页首尾出现神秘字 -
[43] web开发设计人员不可不用的在线web工具和 -
[36] Java开发岗位面试题归类汇总 -
[30] 手机产品设计方向 -
[30] Rax 系列教程(长列表) -
[29] 一句话crontab实现防ssh暴力破解 -
[27] 如何建立合适的索引? -
[27] 程序员疫苗:代码注入 -
[25] 我对学习oracle与成长的理解
