Das Finden der besten Übereinstimmung

Question

Ich habe ein Objekt mit einem Satz von Parametern wie:

var obj = new {Param1 = 100; Param2 = 212; Param3 = 311; param4 = 11; Param5 = 290;}

Auf der anderen Seite habe ich eine Liste von Objekt:

var obj1  = new {Param1 = 1221 ; Param2 = 212 ; Param3 = 311 ; param4 = 11  ; Param5 = 290 ; }
var obj3  = new {Param1 = 35   ; Param2 = 11  ; Param3 = 319 ; param4 = 211 ; Param5 = 790 ; }
var obj4  = new {Param1 = 126  ; Param2 = 218 ; Param3 = 2   ; param4 = 6   ; Param5 = 190 ; }
var obj5  = new {Param1 = 213  ; Param2 = 121 ; Param3 = 61  ; param4 = 11  ; Param5 = 29  ; }
var obj7  = new {Param1 = 161  ; Param2 = 21  ; Param3 = 71  ; param4 = 51  ; Param5 = 232 ; }
var obj9  = new {Param1 = 891  ; Param2 = 58  ; Param3 = 311 ; param4 = 21  ; Param5 = 590 ; }
var obj11 = new {Param1 = 61   ; Param2 = 212 ; Param3 = 843 ; param4 = 89  ; Param5 = 210 ; }

Was ist der beste (am einfachsten) Algorithmus, um die beste Übereinstimmung für den ersten obj in den aufgeführten Objekten zu finden?

Answer 1

Sie müssen den Begriff am ehesten entspricht definieren, bevor Sie versuchen, es zu finden !!

1- Eine Möglichkeit, viele Menschen nutzen ist mittlere quadratische Fehler (oder euklidische Entfernung ):

berechnen mittlere quadratische Fehler für alle Objekte:

Sqr(obj.Param1-obj1.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Sqr(obj.Param1-obj2.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

und wählen Sie das mit dem Minimalwert ...

2- Sie können auch Mindest absolute Fehler verwenden:

Abs(obj.Param1-obj1.Param1) + Abs(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Abs(obj.Param1-obj2.Param1) + Abs(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

und wählen Sie das mit dem Minimalwert ...

3- Sie können auch anwenden k-nearest-neighbor mit beliebigen Kriterien Sie haben gewählt oben

Es hängt alles von den Eigenschaften dieser Parameter ...

Für mehr lesen Sie unter Liste der Klassifikationsalgorithmen aussehen

Answer 2

Hängt, denke ich. Mehrere Möglichkeiten kommen mir in den Sinn:

• SAD: berechnet die absolute Differenz von jedem Paar von Parametern (die, die Sie testen und jeden Ihrer Kandidaten) und summiert sie. Die niedrigste Zahl am nächsten ist
• L2-Norm: Berechnen Sie die Differenz von jedem Paar von Parametern, quadrieren sie, fassen sie auf, nehmen Quadratwurzel
• Cosinus: Multiplizieren jeder Parameter mit dem anderen Parameter, zusammenzufassen. Dividieren Ergebnis durch Produkt der Länge (L2-Norm) beider Objekte

Natürlich gibt es tausend weitere Möglichkeiten, deshalb müssen Sie angeben, was Sie wollen, genau!

Answer 3

Sie können auch die euklidischen Abstand .

Im Wesentlichen so tun Sie jedes Objekt ein Punkt in 5 Dimensionen und sucht den Punkt, der am nächsten ist (d.h .: die kürzeste Entfernung).