如何使用欧氏距离计算 points/clusters 之间的接近度？
How do I calculate the closeness between points/clusters using euclidean distance?
考虑包含以下 4 笔交易的购物篮数据库
第 1、2、3、4、5 和 6 项。
(a) {1, 2, 3, 5},
(b) {2, 3, 4, 5},
(c) {1, 4}, 和
(d) {6}.
交易可以看作是布尔（0/1）属性的点，分别对应项目1、2、3、4、5、6。这四个点就变成了
(1,1,1,0,1,0),
(0,1,1,1,1,0),
(1,0,0,1,0,0),
(0,0,0,0,0,1).
用欧几里德距离来衡量points/clusters之间的接近程度，我如何计算
- d(1,2)=?
- d(1,3)=?
- d(1,4)=?
- d(2,3)=?
- d(2,4)=?
- d(3,4)=?
（他们说d(3,4) = sqrt(3)，是吗？问题中是否缺少某些内容）
欧氏距离在您的案例中定义为：
d(i, j) = sqrt( Sum_{k=1..6} (i_k - j_k)^2 )
其中 i_k 是第 i 笔交易的第 k 项，Sum 表示这些操作的总和。
因此您必须遍历项目以计算这些值。
考虑包含以下 4 笔交易的购物篮数据库 第 1、2、3、4、5 和 6 项。
(a) {1, 2, 3, 5},
(b) {2, 3, 4, 5},
(c) {1, 4}, 和
(d) {6}.
交易可以看作是布尔（0/1）属性的点，分别对应项目1、2、3、4、5、6。这四个点就变成了
(1,1,1,0,1,0),
(0,1,1,1,1,0),
(1,0,0,1,0,0),
(0,0,0,0,0,1).
用欧几里德距离来衡量points/clusters之间的接近程度，我如何计算
- d(1,2)=?
- d(1,3)=?
- d(1,4)=?
- d(2,3)=?
- d(2,4)=?
- d(3,4)=?
（他们说d(3,4) = sqrt(3)，是吗？问题中是否缺少某些内容）
欧氏距离在您的案例中定义为：
d(i, j) = sqrt( Sum_{k=1..6} (i_k - j_k)^2 )
其中 i_k 是第 i 笔交易的第 k 项，Sum 表示这些操作的总和。
因此您必须遍历项目以计算这些值。