📚 相似性度量技术资料

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相似性度量是衡量数据对象间相似程度的关键技术，广泛应用于模式识别、图像处理及自然语言处理等领域。通过掌握多种距离计算方法如欧氏距离、余弦相似度等，工程师能够更精准地进行数据分析与挖掘。本页面汇集了95份精选资源，涵盖理论讲解到实战案例，助力您深入理解并灵活运用这一核心算法，提升项目开发效率与质量。立即探索，开启您的智能计算之旅！

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可变相似性度量的近邻传播聚类

摘要：近邻传播(AP)聚类算法面临的一个问题是不适用于多重尺度及任意空间形状的数据聚类处理。该文从数据分布特性的表征出发，提出了一种改进的近邻传播聚类算法AP-VSM (Affinity Propagation based onVariable-Similarity Measure)。首先，综合数...

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近邻传播聚类