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给定两个特征向量,以下哪些方法可以计算这两个向量相似度?()

[不定项选择题]
给定两个特征向量,以下哪些方法可以计算这两个向量相似度?()
  • 欧式距离
  • 夹角余弦(Cosine)
  • 信息熵
  • 曼哈顿距离
熵  是用来度量不纯度的
发表于 2019-08-27 21:29:27 回复(0)
普通信息熵不行,要是相对熵就可以
发表于 2020-07-29 22:49:55 回复(3)
熵是用来检验不纯度的
发表于 2021-12-29 21:57:36 回复(0)
B 夹角余弦。cos
SVM 中, cosine函数也可以用来当作核函数计算相似度 k() = similarity(样本,地标), 虽然一般是用高斯函数来做核函数的。
其他常见核函数:多项式核函数, 字符串核函数(用于文本数据), 卡方核函数, 直方图交叉函数。。。
发表于 2019-12-10 08:35:04 回复(0)
熵是用来度量不纯度的
发表于 2019-11-28 22:06:58 回复(0)
以上的距离度量方法度量的皆为两个样本(向量)之间的距离,而信息熵描述的是整个系统内部样本之间的一个距离,或者称之为系统内样本分布的集中程度(一致程度)、分散程度、混乱程度(不一致程度)。系统内样本分布越分散(或者说分布越平均),信息熵就越大。分布越有序(或者说分布越集中),信息熵就越小。
发表于 2023-10-13 14:20:13 回复(0)
欧式距离,曼哈顿距离,信息熵和夹脚余弦可以计算两个特征向量的相似度
发表于 2023-06-08 13:28:11 回复(0)