本文介绍了相似性搜索在交易系统中的应用,包括检测图案、趋势、异常和集群。常用技巧包括欧氏距离、动态时间规整、基于形状的方法、符号聚集近似、余弦相似性和Pearson相关或交叉相关。
本文探讨余弦相似度与欧氏距离的异同。区别在于欧氏距离衡量绝对距离,余弦相似度关注向量夹角,更能反映趋势并规避刻度差异,常用于文本相似度。联系是归一化后两者等价,可将余弦相似度转换为欧氏距离,并利用KDTree或BallTree降低计算复杂度。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。