以下的哪种相似性度量方法能够直接计算类别属性的相似性（）
A: 欧氏距离
B: 闵可夫斯基距离
C: Jaccard相似系数
D: 曼哈顿距离
A: 欧氏距离
B: 闵可夫斯基距离
C: Jaccard相似系数
D: 曼哈顿距离
举一反三
- 以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性（ ） A: 闵可夫斯基距离 B: Jaccard相似系数 C: 曼哈顿距离 D: 欧氏距离
- 以下关于闵可夫斯基距离和杰卡德相似系数的说法，正确的是（） A: 欧氏距离可以看成是特殊形式的闵可夫斯基距离 B: 闵可夫斯基距离用于连续型数据 C: 杰卡德相似系数用于分类数据 D: 杰卡德相似系数用于连续型数据
- 遥感图像分类中,常用特征变量间的相似性度量方式有哪些? A: 马氏距离 B: 欧氏距离 C: 相似系数 D: 绝对距离
- 衡量样品或变量间相似性的度量有距离和相似系数。
- 下面那些数据相似性度量适用于类别型数据？（） A: 欧氏距离 B: 杰卡德距离 C: 汉明距离 D: 曼哈顿距离