49 特征距离度量问题

0 引言

 视觉领域有相当一部分问题可以归结为相似性测度问题。举例而言，二维空间中的分类问题涉及到分割和分类两个步骤。分割时将属于某类物体的像素点聚类，分类时则寻找一个合适的向量空间，给出某些像素集合属于某类物体的判断。这个判断常常依赖某类距离度量公式。常用的距离公式是欧式距离公式，也有其他一些好玩的距离公式，此处将这些距离公式列举如下，并解释其物理意义，以备后续算法开发使用。

1 欧式距离 

这是最常用的距离公式，其物理意义也非常简单。一维的欧式距离就是两个标量值之差的绝对值，比如北京到武汉的路程与武汉到广州的路程谁远？此处可应用欧式距离进行度量。其他维度的欧式距离则求两个向量在高维空间的距离范式，也相当清晰明了。

2 Hausdorff距离

参考链接，写得非常好，很好懂。

https://www.cnblogs.com/xlz10/p/3929119.html

d_{{{\mathrm H}}}(X,Y)=\max\{\,\sup _{{x\in X}}\inf _{{y\in Y}}d(x,y),\,\sup _{{y\in Y}}\inf _{{x\in X}}d(x,y)\,\}{\mbox{,}}\!

以图为例，途中蓝色的圈是Y点集，绿色的圈是X点集，Hausdorff距离定义如下。

（1）求X中任意一点到Y中所有点的最短距离d（X，Y）

（2）求Y中任意一点到X中所有点的最短距离d（Y，X）

（3）dH(X,Y) = max(d(x,y), d(y,x)). 

其物理意义如下：度量了两个点集之间的最大不相似度。

3 google新闻分类算法：余弦定理

（1）建立新闻词汇表（eg:64,000个词），对词汇进行编号，并计算每个实词的TF-IDF值，得到一个描述当前这篇新闻的特征向量，64，000维.

（2）向量距离的度量：采用余弦公式来进行计算，如下。

cos sitar=  (x1*y1 + x2*y2 + ... + x64000*y64000)/(sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + x64000^2) * sqrt(y1^2 + y2^2 + ... + y64000^2))

 （3）当两条新闻向量夹角的余弦等于1时，这两个向量完全相同；当夹角的余弦接近于1时，两条新闻相似，从而可以归成一类；夹角的余弦越小，夹角越大，两条新闻越不相关。当两个向量正交时，夹角的余弦为零，说明两篇新闻根本没有相同的主题词，它们毫不相关。

（4）新闻分类与聚类。

　　（4.1）首先计算所有新闻之间两两的余弦相似性，把相似性大于一个阈值的新闻合并成一个小类。这样N篇新闻就被合并成N1个小类。

　　（4.2）把每个小类中的所有新闻作为一个整体，计算小类的特征向量，再计算小类之间两两的余弦相似性，然后合并成大一点的小类。

　　（4.3）不断重复（4.2），新闻的类别越来越小，每个类越来越大。当某一类太大时，这一类里一些新闻之间的相似性就很小了，这时就要停止上述迭代过程。至此，新闻自动分类完成。

 

posted @ 2019-02-28 15:10  十步一杀2017  阅读(796)  评论(0)  编辑  收藏  举报