数据挖掘中的相异度矩阵相异度矩阵1.相异度矩阵(DissimilarityMatrix)定义:相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性,表现形式是一个n×n维的矩阵。d(i,j)是对象i和j之间相异性的量化表示,通常为非负值,两个对象越相似或“接近”,其值越接近0,越不同,其值越大,且d(i,j)=d(j,i),d(i,i)=0。2.相异度d(i,j)的具体计算因所使用的数据类型不同而不同,常用的数据类型包括:区间标度变量二元变量标称型、序数型和比例标度型变量混合类型的变量3.相异度矩阵是对象—对象结构的一种数据表达方式。多数聚类算法都是...