一種高效的相似性度量方法及其分類效果研究_第1頁
一種高效的相似性度量方法及其分類效果研究_第2頁
一種高效的相似性度量方法及其分類效果研究_第3頁
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文檔簡介

頓距離、閔可夫斯基距離、余弦相似度、Jaccard相似系數(shù)等。然而，這在過去的幾十年中，已經(jīng)有很多方法被提出來解決相似性度量問題。其中一些方法被證明是非常好的，但是它們往往具有較高的時間和空間1和-1之間的數(shù)值，而并不能準確地代表兩個文隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，一些新的方法也被提出來解決相似性度量的問題。比如說，ee處理中的相似性度量問題。但是，這些方法需要進行大量的訓(xùn)練才能得到好的效果，并且還需要一些特殊的硬件來加速訓(xùn)練過程。首先，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二進制位，然后使用散列表（HashTabe）將數(shù)據(jù)分成幾個桶，將數(shù)據(jù)放入散列表中。如果兩個數(shù)據(jù)的哈希值相同，則它們被認為相似。（Hammingdistance）。哈明距離是兩個二進制串中對應(yīng)位置上不同的等。實驗證明，我們提出的方法不僅具有高效性，而且準確性也非常好，且具有較好的可擴展性。似度快了3倍以上，并且還獲得了更好的準確性結(jié)果。KNN、決策樹、貝葉斯分類器和多層感知機等不同的分類算法進行比10%左

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