数据挖掘导论
4页1、真诚为您提供优质参考资料,若有不当之处,请指正。19.对于下面的向量x和y,计算指定的相似性或距离度量。(a)x=(1,1,1,1),y=(2,2,2,2)余弦、相关、欧几里得。(b)x=(0,1,0,1),y=(1,0,1,0)余弦、相关、欧几里得、Jaccard 。(c)x=(0,-1,0,1),y=(1,0,-1,0)余弦、相关、欧几里得。(d)x=(1,1,0,1,0,1),y=(1,1,1,0,0,1)余弦、相关、Jaccard 。(e)x=(2,-1,0,2,0,-3),y=(-1,-1,-1,0,0,-1)余弦、相关。#(a)x=c(1,1,1,1)y=c(2,2,2,2)#欧几里得s2=sum(y-x)2)p=sqrt(s2)p#余弦相似性xy-sum(x*y)x1=sqrt(sum(x2)y1=sqrt(sum(y2)cosxy=xy/(x1*y1)cosxy#相关性x=c(1,1,1,1)y=c(2,2,2,2)n=length(x) #求x的字符串长度x0=sum(x)/n #计算均值y0=sum(y)/ncovariance-sum(x-x0)*(y-y0)/(
2、n-1)covariancestandardx-sqrt(sum(x-x0)2)/(n-1)standardxstandardy-sqrt(sum(y-y0)2)/(n-1)standardycorrxy=covariance/(standardx*standardy)corrxy#(b)#余弦x-c(0,1,0,1)y-c(1,0,1,0)xy-sum(x*y)x1=sqrt(sum(x2)y1=sqrt(sum(y2)cosxy=xy/(x1*y1)cosxy#相关性x-c(0,1,0,1)y-c(1,0,1,0)n=length(x) #求x的字符串长度x0=sum(x)/n #计算均值y0=sum(y)/ncovariance-sum(x-x0)*(y-y0)/(n-1)covariancestandardx-sqrt(sum(x-x0)2)/(n-1)standardxstandardy-sqrt(sum(y-y0)2)/(n-1)standardycorrxy=covariance/(standardx*standardy)corrxy#欧几里得x-c(0,1,0,1)y-
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