基于相似性的TOPSIS方法解决方案比较与替代方案评估

在Matlab图像检索中，对图像进行处理和匹配，以评估它们之间的相似性。

相似性搜索的尺度空间方法，挺适合搞搜索优化的前端或者数据工程师看看。原理说白了就是：用各种距离计算方式来判断数据之间的“像不像”。欧几里得距离、Jaccard 系数这些你肯定听过，文里讲得都挺清楚的。重点是，它还了怎么减少距离计算，比如用什么支点过滤、双支点约束来加速搜索，做推荐系统、图像识别的朋友应该有感觉。比如你有个图像特征库，想找最像的一张图，就可以用最近邻查询配合合适的距离度量来实现，响应也快，命中率也不错。文里讲的球体分区、广义超平面分区这些优化思路，还挺像做前端性能优化时做的资源懒加载和按需分发，都是为了减少不必要的计算。如果你要大数据量，又对近似搜索性能要求比较高，它后半段提到的

时间序列相似性在各个领域都挺有用的，尤其是在预测和数据挖掘上。你知道吗，传统的欧氏距离在高维数据时可不太好用，容易陷入“维度灾难”，这时候就得用一些频域方法或者是形态方法来。比如，离散傅立叶变换（DFT）就可以将数据从时域转到频域，比较频率成分来找相似性。不过，DFT 也有自己的不足，比如会丢失局部极值信息。所以，像基于形态的分段算法（PLR）就挺受欢迎，它通过把时间序列分成线性段来逼近整个数据趋势。如果你需要复杂的数据，选择合适的算法真的重要。，别忘了 PLR 方法可以通过调整误差阈值来提升分段的质量，避免一些不准确的分段现象。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效

讨论使用matlab进行图像相似性比较及snr信噪比分析的方法。

针对当前字符化时间序列距离度量方法的不足，本研究提出一种名为BSAP的全新时间序列表示方法。该方法兼具降维与距离度量功能，可在符号化时间序列上直接进行距离计算。通过合成数据与实际数据的实验验证，BSAP方法展现出高效的计算性能和较低的存储空间需求。

距离度量 在市场研究中，距离度量常被用于 quantize 数据点之间的差异。以下列举了几种常用的距离指标： 欧式距离: 这是最常用的距离度量方法之一，用于计算多维空间中两点间的直线距离。 欧式距离的平方: 该指标在计算上更为简便，并且在一些算法中可以提高计算效率。 曼哈顿距离: 又称“城市街区距离”， 计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 切比雪夫距离: 该指标衡量的是两点在各个维度上的最大差值。 相似性度量 除了距离度量外，相似性度量也常用于市场研究，其目的是 quantize 数据点之间的相似程度。常用的相似性度量方法包括： 余弦相似度: 该指标衡量的是两个向量夹角的

论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

针对Flume在新版本中不再支持HBase 2.0的问题，提供了一个解决方案资源包。由于资源包较大，已将其拆分为两个部分，另一个部分的获取方式请参考我的博客。