Fonction de similarité

Fonction de similarité

Un concept alternatif à celui de la distance est la fonction de similarité (mesure du cosinus, mesure de corrélation de Pearson, Mesure de Jaccard étendue, mesure du coefficient de Dice) s(x_i, x_j) qui compare les deux vecteurs x_i et x_j. Cette fonction doit être symétrique (à savoir s(x_i, x_j) = s(x_j, x_i)) et avoir une grande valeur lorsque x_i et x_j sont en quelque sorte «similaires» et constituent la plus grande valeur pour des vecteurs identiques.

Une fonction de similitude où la plage cible est [0,1] est appelée fonction de similitude dichotomique. En fait, les méthodes de calcul de «distances» dans le cas des attributs binaires et nominaux peuvent être considérées comme des fonctions de similitude plutôt que comme des distances.

Mesure du cosinus

Lorsque l’angle entre les deux vecteurs est une mesure significative de leur similitude, le produit intérieur normalisé peut être une mesure de similitude appropriée:

Fonction de similarité mesure du cosinus

Mesure de corrélation de Pearson

La corrélation de Pearson normalisée est définie comme (avec x̄ la valeur caractéristique moyenne de x sur toutes les dimensions):

Fonction de similarité mesure de corrélation de Pearson

Mesure de Jaccard étendue

La mesure de Jaccard étendue a été présentée par Strehl et Ghosh en 2000 et elle est définie comme:

Fonction de similarité mesure de Jaccard étendue

Mesure du coefficient de Dice

La mesure du coefficient de Dice est similaire à la mesure de Jaccard étendue et elle est définie comme suit:

Fonction de similarité mesure du coefficient de DIce
Partager
fr_FRFR
%d blogueurs aiment cette page :