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Jaccard distance

진트­ 2009. 9. 21. 16:16

Jaccard distance는 두 sample set의 거리를 구하는 방식으로, 1에서 Jaccard similarity coefficient를 빼는 방식으로 구할 수 있습니다.

 

\[{J_\delta }(A,B) = 1 - J(A,B) = \frac{{\left| {A \cup B} \right| - \left| {A \cap B} \right|}} {{\left| {A \cup B} \right|}}\]

 

asymmetric binary attribute

두 개의 object A, B가 주어져 있고, 각각 n자리의 binary attributes일 때,
Jaccard coefficient는 두 object의 유사도를 구하는데 유용하게 사용됩니다.

  • \[{M_{11}}\]: A, B 모두 1인 자리수의 개수
  • \[{M_{01}}\]: A는 0이고 B가 1인 자리수의 개수
  • \[{M_{10}}\]: A는 1이고 B가 0인 자리수의 개수
  • \[{M_{00}}\]: A는 0이고 B가 0인 자리수의 개수
  • \[n = {M_{11}} + {M_{01}} + {M_{10}} + {M_{00}}\]

 

\[{J_\delta } = \frac{{{M_{01}} + {M_{10}}}} {{{M_{01}} + {M_{10}} + {M_{11}}}}\]

 

 

 

같이보기

Jaccard similarity coefficient

 

 

 

참고자료

Jaccard index, Wikipedia

 

이 글은 스프링노트에서 작성되었습니다.

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