Abstract-Nearest grannsökning är en kärnprocess i många databrytningsalgoritmer. Att hitta pålitliga närmaste matchningar av en fråga i ett utrymme med höga dimensioner är fortfarande en utmanande uppgift. Detta beror på att effektiviteten hos många olika mått, som är baserade på en geometrisk modell, såsom p-norm, minskar i takt med att antalet dimensioner ökar. I detta dokument undersöker vi hur datadistributionen kan utnyttjas för att mäta skillnader mellan två fall och föreslår en ny databeroende olikhetsåtgärd som kallas "mp-disimiversity". I stället för att förlita sig på geometriskt avstånd mäter den skillnaden mellan två fall i varje dimension som en sannolikhetsmassa i en region som omsluter de två fallen. Den anser att två fall i en gles region är mer lika än två fall i en tät region, även om dessa två par fall kan ha samma geometriska avstånd. Våra empiriska resultat visar att den föreslagna olikheten verkligen ger en pålitlig närmaste grannsökning i högdimensionella utrymmen, särskilt i glesa data. mpdisimilaritet gav bättre uppgiftsspecifik prestanda än p-norm och cosinusavstånd i klassificerings- och informationssökningsuppgifter.
För att ta itu med den diskuterade begränsningen av, En databeroende olikhet åtgärd har föreslagits REF.
Mp-Dissimilarity: A Data Dependent Dissimilarity Measure
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}