数据挖掘实例距离计算应用

在数据挖掘中，计算对象间距离的标准化处理至关重要。常见的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明科夫斯基距离等。这些方法帮助分析师有效地衡量数据点之间的差异和相似度。

距离计算在数据挖掘中是一项核心任务，常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明考斯基距离。这些方法通过标准化处理后，能有效评估对象之间的相似性与差异性。

数据挖掘实践.pdf的作者是Olivia Oarr Rud左子叶。

在距离矩阵matlab代码的应用实例中，我们可以看到如何有效利用该技术来解决实际问题。

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星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（locati

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