数据挖掘中的相似度度量、相异度度量、邻近度度量
相似度度量是指计算两个对象之间的相似程度。常用的相似度度量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
相异度度量是指计算两个对象之间的差异程度。常用的相异度度量方法有汉明距离、杰卡德距离、编辑距离等。
邻近度度量是指计算数据点之间的距离，以确定它们在空间中的相对位置。常用的邻近度度量方法有KNN算法、最近邻算法等。
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