Похожие вопросы
2025-09-09 04:38:32
Какие метрики расстояния могут быть использованы для кластеризации?
Выберите один или несколько ответов:
- Коэффициент корреляции Пирсона
- Функция активации ReLU
- Манхэттенское расстояние
- Евклидово расстояние
Другие предметы Колледж Кластеризация метрики расстояния кластеризация коэффициент корреляции манхэттенское расстояние евклидово расстояние интеллектуальный анализ данных колледж
2025-09-09 04:38:38
Для кластеризации используются различные метрики расстояния, которые помогают определить, насколько близки друг к другу объекты в пространстве признаков. Рассмотрим предложенные варианты:
- Коэффициент корреляции Пирсона: Эта метрика не является расстоянием в классическом смысле, так как она измеряет степень линейной зависимости между двумя переменными, а не расстояние между ними. Поэтому, она не подходит для кластеризации.
- Функция активации ReLU: Это не метрика расстояния, а функция, используемая в нейронных сетях для активации нейронов. Она не имеет отношения к кластеризации и не может быть использована в качестве метрики расстояния.
- Манхэттенское расстояние: Это метрика, также известная как L1-норма, которая измеряет расстояние между двумя точками в пространстве по "городу", то есть суммируя абсолютные разности их координат. Манхэттенское расстояние может быть использовано в кластеризации.
- Евклидово расстояние: Это наиболее распространенная метрика расстояния, измеряющая "прямое" расстояние между двумя точками в пространстве. Она также может быть использована в кластеризации.
Таким образом, для кластеризации подходят следующие метрики расстояния:
- Манхэттенское расстояние
- Евклидово расстояние