[发明专利]一种向量间相似度的计算方法

权利要求书

1、一种向量间相似度的计算方法，设在n维坐标系中有两个n维向量：x_j＝(x_jl，...，x_jn)^T和x_k＝(x_kl，...，x_kn)^T，定义n维向量x_j与n维向量x_k间的相似度测量距离是：

dSSD(j,k)=ED×[1+COS(ASDMSAD×π2)]]]>

其中，ED为欧几里得距离：ED(j,k)=(Σi=1n|xji-xki|2)1/2,]]>ASD为向量差值和绝对值：

ASD(j,k)=|Σi=1nδi(xji-xki)|,]]>MSAD为向量差值绝对值和：

MSAD(j,k)=Σi=1nδi|xji-xki|,]]>式中δ_i(δ_i≥0，i＝1，2，...，n)是给n维向量各维设置的权值系数，根据n维向量第i维所表达的信息设定，

则n维向量x_j＝(x_jl，...，x_jn)^T与n维向量x_k＝(x_k1，...，x_kn)^T之间相似度是：

s(j,k)=1dSSD+1]]>

其数值越大，则两者越相似，反之，则差异越大。