高维数据相似性度量方法研究

• 作者: 张海波 谢明霞 郭建忠 陈科
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据 相似性度量 属性相似性 空间相似性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 92-96
• 分类号: TP18
• 字数: 5801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.05.025

摘要

将低维空间中的距离度量方法(如Lk-范数)应用于高维空间时,随着维数的增加,对象之间距离的对比性将不复存在.研究高维数据有效的距离或相似(相异)度度量方法是一个重要且具有挑战性的课题.通过对传统的距离度量或相似性(相异性)度量方法在高维空间中表现出的不适应性的分析,并对现有的应用于高维数据的相似性度量方法进行总结,提出了高维数据相似性度量函数Hsim(X,Y)的改进方法HDsim(X,Y).函数HDsim(X,Y)整合了各类型数据的相似性度量方法,在处理数值型、二值型以及分类属性数据上充分体现了原Hsim(X,Y)处理数值型数据、Jaccard系数处理二值数据以及匹配率处理分类属性数据的优越性.通过有效性及实例分析,充分论证了HDsim(X,Y)在高维空间中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭建忠	解放军信息工程大学测绘学院	5	80	4.0	5.0
2	陈科	解放军信息工程大学测绘学院	6	53	3.0	6.0