いろいろな類似度 - nieghの日記

協調フィルタリグとか、テキストマイニング、クラスター分析などで よく出てくる共起性とか類似性とかの いろいろ ・共起頻度 - 集合表記： |A ∩ B| (共起している要素の数） - ベクトル表記： Va・Vb （内積） Σ(a_i*b_i)なので、各次元の値が{0,1}で 1が＜起こった＞なら 共起個数を数えているに等しい。 ・ユークリッド距離： 単純だが現実のデータ間の類似度が表現できないと言われている。なぜ？？。 正規化されてればOKだそうだ。 - ベクトル表記： |Va - Vb| √( Σ(a_i - b_i)^2 ) ：CityBlock距離でやることも ・標準化ユークリッド距離 ・Karl Pearson距離（scaled Euclidean距離） - 標準偏差でユークリッド距離を基準化 ・cosine距離 - 集合表記： |A ∩ B| / |A|*|B| - ベ

[minimumHIHI]

まとめ

[ceekz]

コサイン尺度以外の指標を求めて。