一、引言 在数据挖掘与机器学习领域中，预测建模（Predictive Modeling） 是最核心的任务之一。它的目标是利用历史数据，建立数学模型，对未知或未来的结果进行预测。而在预测建模的范畴下，最常见的两类问题便是——回归（Regression）与分类（Classification）。
一、引言 数据挖掘（Data Mining）是现代数据分析的重要组成部分，它的核心目标是从大量数据中提取潜在的、有用的知识与规律。随着大数据与人工智能的发展，数据挖掘已成为企业决策、科学研究与社会治理的重要支撑技术。 从广义上看，数据挖掘是一种将数据转化为信息、再将信息转化为知识的过程。它不仅关注结
一、引言 在数据挖掘和机器学习中，衡量两个数据对象之间的“相似”或“不同”是非常重要的一步。无论是进行聚类分析、分类预测，还是构建推荐系统，我们都需要一种方法来量化数据之间的关系，也就是判断它们到底有多像或者多不像。这种量化方式，便是通过“相似性（Similarity）”和“不相似性（Dissimi
一、引言 在数据分析与机器学习中，“距离”是衡量样本之间相似度的核心概念。我们常见的欧氏距离（Euclidean Distance）与曼哈顿距离（Manhattan Distance），都基于坐标差值来计算样本间的空间距离。然而，它们都隐含着一个强假设——各个特征之间是相互独立的，并且在相同的度量尺
一、引言 在数据科学与机器学习的世界中，“距离”是一个极为核心的概念。无论是在聚类算法、相似度计算，还是在分类任务中，衡量两个样本之间的差异都离不开距离度量。而“Manhattan Distance（曼哈顿距离）”，便是其中最直观、最经典的一种。 曼哈顿距离（Manhattan Distance）又
一、引言 在数据分析和机器学习中，我们经常需要比较不同对象之间的相似性（similarity）。 对于数值型数据，可以使用欧氏距离（Euclidean Distance）或余弦相似度（Cosine Similarity）来衡量； 但当对象的属性仅由0和1组成时（即二元向量 Binary Vector
一、引言 在数据分析、机器学习和信息检索中，衡量“相似性”是一项基础而关键的任务。 不同的数据集、不同的特征空间，都需要一种合适的度量方式来判断对象之间的接近程度。最常见的做法是计算距离（Distance），例如欧氏距离或曼哈顿距离。然而，在许多实际场景中，我们更关心的是两个向量的方向是否一致
一、引言 在机器学习与数据挖掘中，“距离”是衡量两个对象相似度或差异性的重要指标。无论是在聚类（clustering）、最近邻搜索（nearest neighbor search）还是分类任务（classification）中，如何定义“距离”都会直接影响模型的效果。 最常见的距离度量是欧氏距离（E
一、欧式距离定义 欧氏距离（Euclidean Distance）是最常见、最直观的距离度量方法，用于衡量两个点在空间中的“直线距离”。 它可以理解为在 n 维空间中，连接两点的最短路径长度。 数学
