文献类型：期刊文章

作　　者：谢明霞[1,2] 郭建忠[1] 张海波[3] 陈科[1]

机构地区：[1]解放军信息工程大学测绘学院 [2]75719部队 [3]68029部队

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：国家科技支撑计划资助项目(2007BAH16B03);国家863计划资助项目(2009AA12Z228)

年　　份：2010

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：92-96

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：高维数据 相似性度量  属性相似性  空间相似性  

分 类 号：TP18]