similarity coefficient是什么意思，similarity coefficient的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[植] 相似系数

Note: Scale length represented similarity coefficient.

注：标尺长度代表相似系数。

The similarity coefficient of bare rock and other habitat were smaller.

裸岩生境与其它各生境之间的相似性系数都较低。

The similarity coefficient were 0.967 between the cytoplasmic male-sterile line and NIL.

其中近等基因系与不育系间的遗传相似系数达到了0.967。

The average similarity coefficient of newly-collected materials with other ones was 0.1918.

新收集材料与其它资源间的平均遗传相似系数为0.1918。

相似性系数（similarity coefficient）是用于量化两个对象之间相似程度的数学指标，广泛应用于数据挖掘、模式识别及信息检索等领域。其核心目标是通过数值化比较，衡量不同数据点在特征空间中的接近性或关联性。

在工程与计算机科学中，常见的相似性系数包括：

余弦相似度：衡量两个向量的夹角余弦值，适用于文本分类和推荐系统。公式为：
$$cos(theta) = frac{mathbf{A} cdot mathbf{B}}{|mathbf{A}| |mathbf{B}|}$$

该方法的优势在于对高维数据的稀疏性不敏感。

根据《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的研究，相似性系数的选择需结合数据类型和应用场景。例如，欧氏距离适用于连续数值，而Jaccard系数更适合二元特征。此外，数学基础的严谨性使其在机器学习模型的相似度计算中具有高可信度。

“similarity coefficient”（相似系数）是用于衡量两个实体、集合或数据组之间相似程度的量化指标。其核心在于通过数学方法将相似性转化为可比较的数值，广泛应用于数据分析、机器学习、文本处理等领域。

基本概念
相似系数通过计算两个对象的共有特征与差异特征的比例来量化相似性，数值范围因具体算法而异。例如，杰卡德相似系数（Jaccard Similarity Coefficient）的取值范围为[0,1]，而其他类型（如余弦相似度）可能为(-1,1)。
常见类型
- 杰卡德相似系数：适用于集合比较，定义为两个集合交集大小与并集大小的比值。公式为：
  $$ J(A,B) = frac{|A cap B|}{|A cup B|} $$
  例如，集合(A = {1,3,5})和(B = {1,5,7})的杰卡德系数为(2/5=0.4)。
- 余弦相似度：用于向量空间模型，衡量向量方向的相似性，常见于文本相似度计算。
- 内积系数：基于向量内积的相似性指标，常用于数值型数据。
应用场景
- 数据聚类：通过相似系数划分相似样本。
- 文本查重：如比较两篇文档的相似性（杰卡德系数常用于此）。
- 推荐系统：根据用户行为计算项目间的相似度。

如需具体应用案例或扩展其他类型的相似系数，可参考相关文献或工具库（如Scikit-learn中的相似度计算模块）。

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