摘要:等价:设R是某个集合A上的一个二元关系。若R满足以下条件:自反性:对称性:传递性:则称R是一个定义在A上的等价关系。习惯上会把等价关系的符号由R改写为∼。例如,设,定义A上的关系R如下:其中叫做x与y模 3同余,即x除以 3 的余数与y除以 3 的余数相等。例子有 1R4, 2R5, 3R6。不难验证R为A上的等价关系。不是所有的二元关系也是等价关系。一个简单的反例子是比较两个数中哪个较大:没有自反性:任何一个数不能比自身为较大 ()没有对称性:如果m>n,就肯定不能有n>m偏序是在集合P上的二元关系≤,它是自反的、反对称的、和传递的,就是说,对于所有P中的a,b和c,有着:a≤a
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摘要:正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵,因此总是正规矩阵。尽管我们在这里只考虑实数矩阵,这个定义可用于其元素来自任何域的矩阵。正交矩阵毕竟是从内积自然引出的,对于复数的矩阵这导致了归一要求。定义 定义 1 如果:AA'=E(E为单位矩阵,A'表示“矩阵A的转置矩阵”。)或A′A=E,则n阶实矩阵 A称为正交矩阵, 若A为正交阵,则满足以下条件: 1) A 是正交矩阵 2) AA′=E(E为单位矩阵)(#add它的转置矩阵是它的逆矩阵,这是很重要的) 3) A′是正交矩阵 4) A的各行是单位向量且两两正交 5) A的各列是单位向量且两两正交 6) (Ax,Ay)=(x,y) x,y∈R
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摘要:在城市中,我们估算两点之间的距离时,往往不会直接去测量两点之间的直线距离,而会去考虑它们相距多少个街区。在理想模型中,假设每条道路都是水平或者竖直的,那么只要你朝着目标走(不故意绕远路),不管你怎样走,花费的路程都是一样的。今天,我看到了一个非常有意思的名词——出租车几何学 (taxicab geometry) ,其名称就来源于这样的想法。 在出租车几何学中,点还是形如 (x, y) 的有序实数对,直线还是满足 a x + b y + c = 0 的所有 (x, y) 组成的图形,角度大小的定义也和原来一样。只是,(x1, y1) 和 (x2, y2) 的距离重新定义为了 |x1- x2| +
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摘要:在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录:1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数10. 相关系数 & 相关距离11. 信息熵1.欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自
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