数据挖掘+相似性分析和用户偏好推荐系统

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

分别描述了离散型数据的和连续性数据的相似性度量，并对KNN算法进行了比较详细的叙述，并用java实现了KNN分类算法

欧式距离用M文件的形式编写，对图像处理中有很大帮助

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基于LDA自动化的相似性测量

不确定信息对Vague值（集）相似性度量的影响非常复杂、难以刻画，现有的度量方法大多都忽略了该因素。为此，在已有主要研究方法的基础上尝试以二次投票模型为背景考虑了不确定信息对Vague值（集）相似性的

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