Матрица расстояний
Матрица расстояний — это квадратная матрица типа «объект-объект» (порядка n), содержащая в качестве элементов расстояния между объектами в метрическом пространстве.
СвойстваПравить
Свойства матрицы являются отражением свойств самих расстояний[1]:
- симметричность относительно диагонали, то есть ;
- отражение свойства тождественности расстояния в матрице расстояний проявляется в наличии 0 по диагонали матрицы, так как расстояние объекта с самим собой очевидно равно 0, а также в наличии нулевых значений для абсолютно сходных объектов;
- значения расстояний в матрице всегда неотрицательны
- неравенство треугольника принимает форму для всех , и .
В общем виде матрица выглядит так:
В широком смысле расстояния являются отражением такого понятия как различие, что двойственно понятию сходства, а элементы матрицы различия (в общем виде — матрицы дивергенций) двойственны элементам матрицы сходства (в общем виде — матрицы конвергенций). Связь между мерой сходства и мерой различия можно записать как , где F — мера различия; K — мера сходства. Следовательно, все свойства мер сходства можно экстраполировать на соответствующие им меры различия с помощью простого преобразования и наоборот.
Визуально отношения между объектами можно представить с помощью графовых алгоритмов кластеризации. Можно сказать, что расстояния используются намного чаще, чем меры сходства: их чаще реализуют в статистических программах (Statistica, SPSS и др.) в модуле кластерного анализа.
РасстоянияПравить
Известно[2], что существует обобщённая мера расстояний, предложенная Германом Минковским:
В вышеуказанное семейство расстояний входит:
- при p = 1 — «манхэттенское расстояние» («расстояние городских кварталов», англ. city-block), или « -норма». Обобщённая мера Хэмминга[3][4] в теоретико-множественной записи (после нормировки) может быть представлена как и являться двойственной мере абсолютного сходства.
- при p = 2 — расстояние Евклида. Часто используется и квадрат этого расстояния.
- при p → ∞ — sup-метрика, или метрика «доминирования». Также известна как расстояние Чебышёва.
Существуют используемые расстояния и вне данного семейства. Наиболее известным является расстояние Махаланобиса.
Также интересно в качестве удачной иллюстрации связи мер сходства и различия расстояние Юрцева, двойственное мере сходства Браун-Бланке[5]:
ПримерПравить
На плоскости расположено шесть различных точек (см. изображение). В качестве метрики выбрано расстояние Евклида в пикселях.
Соответствующая матрица расстояний будет равна
a | b | c | d | e | f | |
---|---|---|---|---|---|---|
a | 0 | 184 | 222 | 177 | 216 | 231 |
b | 184 | 0 | 45 | 123 | 128 | 200 |
c | 222 | 45 | 0 | 129 | 121 | 203 |
d | 177 | 123 | 129 | 0 | 46 | 83 |
e | 216 | 128 | 121 | 46 | 0 | 83 |
f | 231 | 200 | 203 | 83 | 83 | 0 |
Полученную матрицу можно изобразить в виде тепловой карты. Здесь более тёмный цвет соответствует меньшему расстоянию между точками.
ПримечанияПравить
- ↑ Шрейдер, Ю. А. Что такое расстояние? . — М.: Физматгиз, 1963. — 76 с.
- ↑ Ким, Дж.-О., Мьюллер, Ч. У., Клекка, У. Р., Олдендерфер, М. С., Блэшфилд, Р. К. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с. — ISBN 5-279-00247-X.
- ↑ Sokal, R. R., Sneath, P. H. A. Principles of numerical taxonomy (англ.). — San Francisco, London: W. H. Freeman and Co., 1963 . — 359 p.
- ↑ Godron, M. Quelques applications de la notion de fréquence en écologie végétale (фр.) // Oecol. Plant.. — 1968. — Vol. 3, no 3. — P. 185—212.
- ↑ Сёмкин, Б. И. К методике анализа разновеликих множеств в сравнительной флористике // Комаровские чтения. — 2009. — Вып. LVI. — С. 170—185.
Это статья-заготовка по математике. Вы можете помочь проекту, дополнив эту статью, как и любую другую в Википедии. Нажмите и узнайте подробности. |