假设我有一组实体（例如具有其身体特征的人），并且我想为给定的实体 X 找到与其相关（或相似）的所有实体，以获得某种相似性的定义。
我可以很容易地找到一维的此类实体（所有身高 Y ~= X 的身高在某个阈值内的人），但是有没有一些方法可以用来查找考虑多个属性的类似实体？
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这将取决于您对相似性的定义，但您可以使用与一维相同的方法，对任何维度进行少量概括。假设每个元素都表示为一个向量，您可以将 2 个向量的距离测量x,y为d=|x-y|，并根据这个d和某个阈值接受/拒绝。
在这里，减号运算符是向量求反：
(a1,a2,...,an)-(b1,b2,...,bn)=(a1-b1,a2-b2,...,an-bn)
绝对值又是向量：
|(a1,a2,...,an)| = sqrt(a1^2 + a2^2 + ... + an^2)。
很容易看出这是您的一维示例的概括，并且对具有单个元素的向量调用相同的方法将执行相同的操作。
这种方法的缺点是彼此相距很远——这可能是也可能不是你所追求的，然后你可能需要一个不同的距离度量——但这实际上取决于你究竟追求什么(0,0,0,...,0,10^20)。(0,0,0,....,0)
于 2014-11-06T09:00:16.850 回答