Chủ đề
Data Analysis
Data Visualization
Machine Learning
Data Warehouse
MS Excel
SQL
Python
Search
Giới thiệu
Đăng nhập
Đăng ký
SIMILARITY MEASURES IN DATA MINING: Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Cosine, Jaccard, Hamming.
Home
>
Python
Ngày đăng: 07/10/2025 21:53
CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG SỰ TƯƠNG TỰ VÀ KHOẢNG CÁCH TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Khoảng cách Euclidean (Euclidean Distance)
Khoảng cách Manhattan (Manhattan Distance)
Khoảng cách Chebyshev (Chebyshev Distance)
Khoảng cách Hamming (Hamming Distance)
Độ đo Cosine (Cosine Similarity)
Độ đo Jaccard (Jaccard Similarity)
Tác giả:
Nguyễn Văn Chức
Bài viết khác cùng nhóm
Descriptive Statistics With Python
15/09/2025 18:15
Basic Programming With Python for Absolute Beginners
15/09/2025 18:12
Building a Classification model with Decision Tree using Python
15/09/2025 18:07
Which Python libraries should I learn for Data Analysis
15/09/2025 18:04
K-Means Clustering: K-Means Algorithm; Choose the optimal K; Evaluate model; Analyze the result
07/10/2025 21:59
K-Modes Clustering: Introduction to K-Modes; Calculate disimilarity; Deploy K-Modes in Python
07/10/2025 21:56
Deploy T-test and ANONA with Python: T-test, ANOVA, Case study, Deploy with Python.
07/10/2025 21:50
How to calculate and predict Customer Lifetime Value (CLV)
07/10/2025 21:47