Similarity measure (original) (raw)
في الإحصاء، دالة التشابه أو مقياس التشابه (بالإنجليزية: Similarity measure)، هي دالة ذات قيمة حقيقية تحدد التشابه بين جسمين. على الرغم من عدم وجود تعريف واحد لقياس التشابه، عادة ما تكون تلك التدابير والتعريفات بمعنى عاكس لدالة المسافة: فهي تأخذ قيمًا كبيرة للأجسام المتشابهة وقيمة صفرية أو سالبة للأجسام المتشابهة جدًا.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | في الإحصاء، دالة التشابه أو مقياس التشابه (بالإنجليزية: Similarity measure)، هي دالة ذات قيمة حقيقية تحدد التشابه بين جسمين. على الرغم من عدم وجود تعريف واحد لقياس التشابه، عادة ما تكون تلك التدابير والتعريفات بمعنى عاكس لدالة المسافة: فهي تأخذ قيمًا كبيرة للأجسام المتشابهة وقيمة صفرية أو سالبة للأجسام المتشابهة جدًا. (ar) En estadística y campos relacionados, una medida de similitud o función de semejanza o la semejanza métrica es un función real-valuada que cuantifica la semejanza entre dos objetos, aunque no existe una definición única de similitud. Normalmente tales medidas son en algún sentido el inverso de las distancias métricas: toman valores grandes para objetos similares y toman el valor cero o un valor negativo para objetos muy disímiles. Aun así, en términos generales, una función de semejanza también puede satisfacer axiomas métricos. La similitud coseno es una similitud generalmente utilizada para vectores real-valuados, utilizada en (entre otros campos) la búsqueda de información para puntuar la semejanza de documentos en el modelo de espacio vectorial. En aprendizaje automático, funciones kernel comunes como el kernel RBF pueden ser vistas como funciones de semejanza. (es) In statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms. Cosine similarity is a commonly used similarity measure for real-valued vectors, used in (among other fields) information retrieval to score the similarity of documents in the vector space model. In machine learning, common kernel functions such as the RBF kernel can be viewed as similarity functions. (en) Коефіцієнт подібності — безрозмірний показник, який застосовується в біології для визначення ступеню подібності видового складу двох рослинних угруповань або зооценозів. Дотепер розроблено багато коефіцієнтів подібності: * Коефіцієнт Жаккара: , де а — кількість видів на першій дослідній ділянці, b — кількість видів на другій дослідній ділянці, с — кількість видів, які є спільними для 1 і 2 площ. * Коефіцієнт Соренсена: , позначення ті ж. * : , де w — кількість видів, специфічних для дослідних ділянок 1 і 2, решта позначень ті ж. * Коефіцієнт Танімото: , де Т(A,B) — коефіцієнт Танімото — коефіцієнт схожості множин А та В; — кількість елементів у множині A; — кількість елементів у множині B; — кількість спільних для множин A і B елементів. T набуває значень від 0 до 1. Чим ближче значення Т до 1, тим більш схожі множини. Коефіцієнт Брея-Кертіса прямо пов'язаний з коефіцієнтом Соренсена через співвідношення: Якщо коефіцієнт подібності дорівнює 1, то дві спільноти є абсолютно схожими, якщо 0, то абсолютно несхожими за видовим складом. (uk) Коэффициент сходства (также мера сходства, индекс сходства) — безразмерный показатель сходства сравниваемых объектов. Также известен под названиями «мера ассоциации», «мера подобия» и др. Применяется в биологии для количественного определения степени сходства биологических объектов (участков, районов, отдельных фитоценозов, зооценозов и т. п.). Также применяются в географии, социологии, распознавании образов, поисковых системах, сравнительной лингвистике, биоинформатике, хемоинформатике, при сравнении строк и др. В более широком смысле говорят о мерах близости к которым относятся: меры разнообразия, меры концентрации (однородности), меры включения, меры сходства, меры различия (в том числе расстояния), меры совместимости событий, меры несовместимости событий, меры взаимозависимости, меры взаимонезависимости. Теория мер близости находится в стадии становления и потому существует множество различных представлений о формализации отношений близости. Большинство коэффициентов нормированы и находятся в диапазоне от 0 (сходство отсутствует) до 1 (полное сходство). Сходство и различие взаимодополняют друг друга (математически это можно выразить так: Сходство = 1 − Различие). Коэффициенты сходства можно условно разделить на три группы в зависимости от того, какое число объектов рассматривается: * унарные — рассматривается один объект. В эту группу входят меры разнообразия и меры концентрации. * бинарные — рассматривается два объекта. Это наиболее известная группа коэффициентов. * n-арные (многоместные) — рассматривается n объектов. Эта группа наименее известна. (ru) |
| dbo:wikiPageID | 1004743 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 7462 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1111600546 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Purine dbr:Pyrimidine dbr:Nucleotide dbr:Real-valued_function dbc:Statistical_distance dbr:DNA dbr:Information_retrieval dbr:Sequence_alignment dbr:Nucleic_acid dbr:Cosine_similarity dbr:Genetic_code dbr:Symmetric_matrix dbr:Machine_learning dbr:Statistics dbr:Point_accepted_mutation dbc:Clustering_criteria dbc:Similarity_measures dbr:Thymine dbr:Adenine dbr:Amino_acid dbr:Cytosine dbr:Protein dbr:Recurrence_plot dbr:Guanine dbc:Statistical_classification dbr:BLOSUM dbr:Margaret_Oakley_Dayhoff dbr:Radial_basis_function_kernel dbr:Vector_space_model dbr:Euclidean_distance dbr:Kernel_trick dbr:Metric_(mathematics) dbr:Spectral_clustering |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Annotated_link dbt:Cite_journal dbt:Mvar dbt:Redirect dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Vanchor dbt:Machine_learning_evaluation_metrics |
| dct:subject | dbc:Statistical_distance dbc:Clustering_criteria dbc:Similarity_measures dbc:Statistical_classification |
| rdf:type | owl:Thing yago:WikicatMatrices yago:WikicatStatisticalDistanceMeasures yago:Abstraction100002137 yago:Act100030358 yago:Action100037396 yago:Arrangement107938773 yago:Array107939382 yago:Choice100161243 yago:Decision100162632 yago:Event100029378 yago:Group100031264 yago:Maneuver100168237 yago:Matrix108267640 yago:Measure100174412 yago:Move100165942 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity |
| rdfs:comment | في الإحصاء، دالة التشابه أو مقياس التشابه (بالإنجليزية: Similarity measure)، هي دالة ذات قيمة حقيقية تحدد التشابه بين جسمين. على الرغم من عدم وجود تعريف واحد لقياس التشابه، عادة ما تكون تلك التدابير والتعريفات بمعنى عاكس لدالة المسافة: فهي تأخذ قيمًا كبيرة للأجسام المتشابهة وقيمة صفرية أو سالبة للأجسام المتشابهة جدًا. (ar) En estadística y campos relacionados, una medida de similitud o función de semejanza o la semejanza métrica es un función real-valuada que cuantifica la semejanza entre dos objetos, aunque no existe una definición única de similitud. Normalmente tales medidas son en algún sentido el inverso de las distancias métricas: toman valores grandes para objetos similares y toman el valor cero o un valor negativo para objetos muy disímiles. Aun así, en términos generales, una función de semejanza también puede satisfacer axiomas métricos. (es) In statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms. (en) Коэффициент сходства (также мера сходства, индекс сходства) — безразмерный показатель сходства сравниваемых объектов. Также известен под названиями «мера ассоциации», «мера подобия» и др. Применяется в биологии для количественного определения степени сходства биологических объектов (участков, районов, отдельных фитоценозов, зооценозов и т. п.). Также применяются в географии, социологии, распознавании образов, поисковых системах, сравнительной лингвистике, биоинформатике, хемоинформатике, при сравнении строк и др. (ru) Коефіцієнт подібності — безрозмірний показник, який застосовується в біології для визначення ступеню подібності видового складу двох рослинних угруповань або зооценозів. Дотепер розроблено багато коефіцієнтів подібності: Коефіцієнт Брея-Кертіса прямо пов'язаний з коефіцієнтом Соренсена через співвідношення: Якщо коефіцієнт подібності дорівнює 1, то дві спільноти є абсолютно схожими, якщо 0, то абсолютно несхожими за видовим складом. (uk) |
| rdfs:label | دالة التشابه (ar) Medida de similitud (es) Similarity measure (en) Коэффициент сходства (ru) Коефіцієнт подібності (uk) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Hierarchical_clustering |
| owl:sameAs | freebase:Similarity measure dbpedia-ru:Similarity measure freebase:Similarity measure yago-res:Similarity measure wikidata:Similarity measure dbpedia-ar:Similarity measure dbpedia-es:Similarity measure dbpedia-uk:Similarity measure https://global.dbpedia.org/id/2gsXE |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Similarity_measure?oldid=1111600546&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Similarity_measure |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:Similarity |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Measure_of_similarity dbr:Similarity_matrix dbr:Similarity_metric dbr:Similarity_function |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Entropy_coding dbr:Metagenomics dbr:Metric_tree dbr:Ontology_learning dbr:Simple_matching_coefficient dbr:Deepset dbr:Alignment-free_sequence_analysis dbr:Bhattacharyya_distance dbr:Bibliographic_coupling dbr:Reproducing_kernel_Hilbert_space dbr:Protein_I-sites dbr:SimRank dbr:Content_ID_(system) dbr:Cosine_similarity dbr:Cross-covariance dbr:Medical_image_computing dbr:Chemical_similarity dbr:Weighted_correlation_network_analysis dbr:Similarity_learning dbr:Statistical_distance dbr:Mutual_information dbr:Cross-correlation dbr:Choroideremia dbr:Community_structure dbr:Competitive_learning dbr:Kernel_embedding_of_distributions dbr:Overlap_coefficient dbr:Pattern_recognition dbr:Machine_learning_in_bioinformatics dbr:Adjusted_mutual_information dbr:Time_Warp_Edit_Distance dbr:Travelling_salesman_problem dbr:Dasgupta's_objective dbr:Distance dbr:Distributional_semantics dbr:Location-based_recommendation dbr:Anastasios_Venetsanopoulos dbr:Euclidean_distance_matrix dbr:Fowlkes–Mallows_index dbr:Granular_computing dbr:Graph_edit_distance dbr:Graph_matching dbr:Item-item_collaborative_filtering dbr:Relevance_(information_retrieval) dbr:Technical_analysis dbr:Tversky_index dbr:Biweight_midcorrelation dbr:Co-citation_Proximity_Analysis dbr:Co-occurrence dbr:Jaccard_index dbr:Video_tracking dbr:Assortativity dbr:CEDAR-FOX dbr:Source_attribution dbr:Measure_of_similarity dbr:Image_segmentation dbr:MinHash dbr:Radial_basis_function_kernel dbr:Multidimensional_scaling dbr:Similarity dbr:Similarity_(network_science) dbr:Similarity_(philosophy) dbr:Smith–Waterman_algorithm dbr:Word-sense_disambiguation dbr:Network_Science_Based_Basketball_Analytics dbr:Neural_modeling_fields dbr:FASTA dbr:Image_registration dbr:Fisher_kernel dbr:Self-similarity_matrix dbr:Self-dissimilarity dbr:Semantic_folding dbr:SimHash dbr:Video_super-resolution dbr:Normalized_Google_distance dbr:Outline_of_machine_learning dbr:Sørensen–Dice_coefficient dbr:SuperPose dbr:Truth_discovery dbr:Similarity_matrix dbr:Similarity_metric dbr:Similarity_function |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Similarity_measure |