Je lisais des choses sur la reconnaissance de formes. Récemment, je veux faire une enquête sur les méthodes d'évaluation des similitudes des vecteurs. Autant que je sache, il existe des distances euclidiennes, des distances de Mahalanobis et des distances cosinus. Quelqu'un peut-il présenter plus de noms ou de mots-clés à rechercher?Combien de types de fonctions de distance pouvons-nous utiliser?
distance de Hamming
Pearson, Manhatten, Gower, Jaccard, Tanimoto, Russel Rao, dés, Kulczynski, Correspondance simple, Levenshtein
également la distance voisine mutuelle (MND), Minkowski métrique, distance de Hausdorff, conceptuel la similarité, la distance de Google normalisée, la divergence de KL, la corrélation de rang de Spearman, et la similarité de Lin. (Tous ne sont pas basés sur le vecteur.)
Je recommande fortement Pattern Classification par Duda, Hart, et Stork pour plus de lecture. Il est largement cité.
+1 pour le livre – George
Vous pouvez également définir vos propres métriques de distance, donc je dirais qu'il peut y avoir BEAUCOUP de mesures de distance possibles. Maintenant, si ces métriques sont bonnes ou ont un sens, c'est une autre histoire.
De bons points, mais seulement quelques-uns d'entre eux sont fonction de distance basée sur le vecteur. – Potemkin