similarity coefficient是什麼意思，similarity coefficient的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[植] 相似系數

Note: Scale length represented similarity coefficient.

注：标尺長度代表相似系數。

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

裸岩生境與其它各生境之間的相似性系數都較低。

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

其中近等基因系與不育系間的遺傳相似系數達到了0.967。

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

新收集材料與其它資源間的平均遺傳相似系數為0.1918。

相似性系數（similarity coefficient）是用于量化兩個對象之間相似程度的數學指标，廣泛應用于數據挖掘、模式識别及信息檢索等領域。其核心目标是通過數值化比較，衡量不同數據點在特征空間中的接近性或關聯性。

在工程與計算機科學中，常見的相似性系數包括：

餘弦相似度：衡量兩個向量的夾角餘弦值，適用于文本分類和推薦系統。公式為：
$$cos(theta) = frac{mathbf{A} cdot mathbf{B}}{|mathbf{A}| |mathbf{B}|}$$

該方法的優勢在于對高維數據的稀疏性不敏感。

根據《IEEE模式分析與機器智能彙刊》的研究，相似性系數的選擇需結合數據類型和應用場景。例如，歐氏距離適用于連續數值，而Jaccard系數更適合二元特征。此外，數學基礎的嚴謹性使其在機器學習模型的相似度計算中具有高可信度。

“similarity coefficient”（相似系數）是用于衡量兩個實體、集合或數據組之間相似程度的量化指标。其核心在于通過數學方法将相似性轉化為可比較的數值，廣泛應用于數據分析、機器學習、文本處理等領域。

基本概念
相似系數通過計算兩個對象的共有特征與差異特征的比例來量化相似性，數值範圍因具體算法而異。例如，傑卡德相似系數（Jaccard Similarity Coefficient）的取值範圍為[0,1]，而其他類型（如餘弦相似度）可能為(-1,1)。
常見類型
- 傑卡德相似系數：適用于集合比較，定義為兩個集合交集大小與并集大小的比值。公式為：
  $$ J(A,B) = frac{|A cap B|}{|A cup B|} $$
  例如，集合(A = {1,3,5})和(B = {1,5,7})的傑卡德系數為(2/5=0.4)。
- 餘弦相似度：用于向量空間模型，衡量向量方向的相似性，常見于文本相似度計算。
- 内積系數：基于向量内積的相似性指标，常用于數值型數據。
應用場景
- 數據聚類：通過相似系數劃分相似樣本。
- 文本查重：如比較兩篇文檔的相似性（傑卡德系數常用于此）。
- 推薦系統：根據用戶行為計算項目間的相似度。

如需具體應用案例或擴展其他類型的相似系數，可參考相關文獻或工具庫（如Scikit-learn中的相似度計算模塊）。