Preguntas etiquetadas con distance-functions

Las funciones de distancia se refieren a las funciones utilizadas para cuantificar la noción de distancia entre los miembros de un conjunto o entre objetos.



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¿Cuál es la función de distancia óptima para los individuos cuando los atributos son nominales?
No sé qué función de distancia entre individuos usar en caso de atributos nominales (categóricos no ordenados). Estaba leyendo un libro de texto y sugieren una función de coincidencia simple , pero algunos libros sugieren que debería cambiar los atributos nominales a binarios y usar el coeficiente Jaccard . Sin …



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Es el teorema del contraste relativo de Beyer et al. artículo: "¿Sobre el comportamiento sorprendente de las métricas de distancia en el espacio de alta dimensión" engañoso?
Esto se cita muy a menudo cuando se menciona la maldición de la dimensionalidad y va (fórmula de la derecha llamada contraste relativo) limre→ ∞var ( | | XreEl | El |kmi[ | El | XreEl | El |k]) =0,entonces: Dmaxkre- Dminkrereminkre→ 0limre→∞var(El |El |XreEl |El |kmi[El |El |XreEl |El …


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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 


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Distancia de Mahalanobis entre dos distribuciones bivariadas con diferentes covarianzas
La pregunta está más o menos contenida en el título. ¿Cuál es la distancia de Mahalanobis para dos distribuciones de diferentes matrices de covarianza? Lo que he encontrado hasta ahora supone la misma covarianza para ambas distribuciones, es decir, algo de este tipo: ΔTΣ−1ΔΔTΣ−1Δ\Delta^T \Sigma^{-1} \Delta ¿Qué pasa si tengo …

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