Матрица расстояний: различия между версиями
| [отпатрулированная версия] | [отпатрулированная версия] |
Содержимое удалено Содержимое добавлено
оформление |
добавлен пример с иллюстрациями из английской версии |
||
Строка 31:
Также интересно в качестве удачной иллюстрации связи мер сходства и различия расстояние [https://web.archive.org/web/20120911002933/http://herba.msu.ru/journals/Herba/yurtsev/index.html Юрцева], двойственное [[Коэффициент Браун-Бланке|мере сходства Браун-Бланке]]<ref>{{статья |автор={{автор||Сёмкин, Б. И.}} |заглавие=К методике анализа разновеликих множеств в сравнительной флористике |издание=Комаровские чтения |выпуск=LVI |год=2009 |страницы=170—185 }}</ref>:
:<math> F_\text{Yu} = 1 - K_\text{B-B} = 1 - \frac{n(A \cap B)}{\max\big(n(A), n(B)\big)} = \frac{n(A) + n(B) - 2n(A \cap B)+ |n(A) - n(B)|}{n(A) + n(B) - |n(A) - n(B)|}. </math>
== Пример ==
На плоскости расположено шесть различных точек (см. изображение). В качестве метрики выбрано расстояние Евклида в [[пиксел]]ях.
[[Image:Clusters.svg|frame|none|Точки на плоскости]]
Соответствующая матрица расстояний будет равна
{| class="wikitable"
|-
! !! a !! b !! c !! d !! e !! f
|-
! a
| 0 || 184 || 222 || 177 || 216 || 231
|-
! b
| 184 || 0 || 45 || 123 || 128 || 200
|-
! c
| 222 || 45 || 0 || 129 || 121 || 203
|-
! d
| 177 || 123 || 129 || 0 || 46 || 83
|-
! e
| 216 || 128 || 121 || 46 || 0 || 83
|-
! f
| 231 || 200 || 203 || 83 || 83 || 0
|}
Полученную матрицу можно изобразить в виде [[Тепловая карта|тепловой карты]]. Здесь более тёмный цвет соответствует меньшему расстоянию между точками.
[[Image:Distance matrix.PNG|frame|none|Матрица расстояний в виде тепловой карты]]
== Примечания ==
{{примечания}}
{{
[[Категория:Метрическая геометрия]]
| |||