Поиск ближайшего совпадения

У меня есть объект с набором параметров, например:

var obj = new {Param1 = 100; Param2 = 212; Param3 = 311; param4 = 11; Param5 = 290;}

С другой стороны у меня есть список объектов:

var obj1  = new {Param1 = 1221 ; Param2 = 212 ; Param3 = 311 ; param4 = 11  ; Param5 = 290 ; }
var obj3  = new {Param1 = 35   ; Param2 = 11  ; Param3 = 319 ; param4 = 211 ; Param5 = 790 ; }
var obj4  = new {Param1 = 126  ; Param2 = 218 ; Param3 = 2   ; param4 = 6   ; Param5 = 190 ; }
var obj5  = new {Param1 = 213  ; Param2 = 121 ; Param3 = 61  ; param4 = 11  ; Param5 = 29  ; }
var obj7  = new {Param1 = 161  ; Param2 = 21  ; Param3 = 71  ; param4 = 51  ; Param5 = 232 ; }
var obj9  = new {Param1 = 891  ; Param2 = 58  ; Param3 = 311 ; param4 = 21  ; Param5 = 590 ; }
var obj11 = new {Param1 = 61   ; Param2 = 212 ; Param3 = 843 ; param4 = 89  ; Param5 = 210 ; }

Каков наилучший (самый простой) алгоритм поиска наиболее близкого совпадения для первого obj в перечисленных объектах?


algorithm classification similarity pattern-recognition
person Faris Zacina    schedule 09.06.2010    source источник
comment
Как вы определяете ближайшее соответствие? Минимальная квадратичная ошибка? Минимальная ошибка? Наибольшее количество точных совпадений параметров (с дополнительными правилами разрешения конфликтов)?   -  person Brian    schedule 09.06.2010
comment
Связано: stackoverflow.com/questions/2981743/   -  person Betamoo    schedule 09.06.2010
comment
Связано: stackoverflow.com/questions/2887541/similarity-in-data- добыча   -  person Betamoo    schedule 09.06.2010

Ответы (3)


arrow_upward
4
arrow_downward

Вы должны определить термин ближайшее соответствие, прежде чем пытаться его найти !!



1- Один из способов, который используют многие люди, - это Среднеквадратичная ошибка (или Евклидово расстояние):

Вычислить среднеквадратичную ошибку для всех объектов:

Sqr(obj.Param1-obj1.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Sqr(obj.Param1-obj2.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

и выберите тот, у которого минимальное значение ...



2- Вы также можете использовать Минимальную абсолютную ошибку:

Abs(obj.Param1-obj1.Param1) + Abs(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Abs(obj.Param1-obj2.Param1) + Abs(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

и выберите тот, у которого минимальное значение ...



3- Также вы можете применить k-ближайший сосед с любыми критериями, которые вы выбрали выше



Все зависит от свойств этих параметров ...

Дополнительную информацию можно найти в списке алгоритмов классификации

person Betamoo    schedule 09.06.2010

arrow_upward
1
arrow_downward

Думаю, зависит. Мне на ум приходит несколько возможностей:

  • САД: рассчитайте абсолютную разницу каждой пары параметров (тестируемой вами и каждого из ваших кандидатов) и просуммируйте их. Наименьшее число ближе всего
  • L2-Norm: вычислить разницу каждой пары параметров, возвести их в квадрат, просуммировать, извлечь квадратный корень
  • Косинус: умножьте каждый параметр на другой, просуммируйте. Разделите результат на произведение длины (L2-норма) обоих объектов.

конечно, есть еще тысяча возможностей, поэтому вы должны указать, что именно вы хотите!

person zerm    schedule 09.06.2010

arrow_upward
1
arrow_downward

Вы также можете использовать Евклидово расстояние.

По сути, вы представляете, что каждый объект представляет собой точку в 5 измерениях, и ищете ближайшую точку (т. Е .: имеющую кратчайшее расстояние).

person Ben S    schedule 09.06.2010