Att mäta likhet eller avstånd mellan två enheter är ett viktigt steg för flera datautvinnings- och kunskapsupptäcktsuppgifter. Begreppet likhet för kontinuerliga data är relativt välförståeligt, men för kategoriska data är likhetsberäkningen inte enkel. Flera datadrivna likhetsåtgärder har föreslagits i litteraturen för att beräkna likheten mellan två kategoriska datafall, men deras relativa prestanda har inte utvärderats. I detta dokument studerar vi resultatet av en mängd olika likhetsåtgärder i samband med en specifik datautvinning uppgift: utlier upptäckt. Resultat på en mängd olika datamängder visar att även om ingen åtgärd dominerar andra för alla typer av problem, vissa åtgärder kan ha genomgående hög prestanda.
Boriah et al Ref samlade många liknande åtgärder i litteraturen, föreslog några nya åtgärder som härrörde från de befintliga åtgärderna och utvärderade dessa åtgärders resultat på olika datamängder.
Similarity Measures for Categorical Data: A Comparative Evaluation
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}