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问如何计算具有异构属性的两个向量之间的相似度
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Stack Overflow用户

提问于 2018-11-12 06:12:23

回答 1查看 125关注 0票数 1

我有一个优化问题，其中我有一组提供者，P销售不同类型的对象Op，有不同的性能向量Pv=[p1, p2, p3, ..., pn]，还有一组客户端请求R，请求对象Or具有预期的性能向量Er=[e1, e2, ..., en]。

我想计算提供程序的对象是什么，这些对象与客户端请求的对象非常接近，给出了性能向量，我看了一些度量，比如:欧几里得平方距离，但是我不确定如何使用它，因为性能向量的单位是不同的，即p1是以秒为单位，p2是以美元度量的，等等……

有人能解释一下并提出一个方法吗？

statistics

mathematical-optimization

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-11-12 06:35:40

您应该尝试的第一个想法是在比较每个特性之前独立地扩展它们。

例如，获取所有p1样本，计算平均值和标准差，然后将样本转换为(s - mean)/std。对您的每个特性都这样做，除了那些已经是二进制的特性(0/1)。

然后，您可以使用欧几里得距离作为第一次测试，以分析，如果点是远或不远。

相似性度量是不同的，但也是相似的，您可以使用类似的e^(-distance(x, y))来获得0和1之间的相似性，还有其他度量也可以尝试。您应该在缩放数据上使用这些，而不是原始数据。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53263960

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