r语言马氏距离（R语言马氏距离判别法）
摘要：
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tanimoto距离和jaccard距离一样么?
层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
Jaccard 距离很容易转化为两个等长二进制字符串的判断，任意位上的1表示拥有该 item，0表示不具备该 item。计算 （不一样的 bit 数)/(总 bit 数)% 即得到 Jaccard 距离。
Tanimoto 系数也称为 Jaccard 系数，是 Cosine 相似度的扩展，也多用于计算文档数据的相似度。
有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
并在二元属性情况下归约为Jaccard系数。广义Jaccard系数又称Tanimoto系数。（有另一种系数也称为Tanimoto系数）。该系数用EJ表示，由下式定义：EJ(x，y)=(x*y)/(||x|*||x||+||y||*||y||-x*y)。
可以使用 Python 中的 string 库和 set 库来实现 Jaccard 相似度计算。
马氏距离,欧式距离,Tanimoto测度的相同点和不同点
1、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
2、马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。
3、曼哈顿距离下的圆由与欧几里得几何中不同的度量来确定，圆的形状也发生变化。 一个圆是由从圆心向各个 固定曼哈顿距离 标示出来的点围成的区域，因此其形状为正方形，其侧面与坐标轴成45°角。
不同的预处理对数据进行变化,聚类有什么不同
1、层次聚类 层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
2、算法参数不同：聚类算法需要设置一些参数，例如聚类的数量、距离度量方式等。如果参数不同，聚类结果也会有所不同。样本不同：如果每年的样本不同，那么聚类结果也可能不同。例如，某些随机抽样的样本可能导致不同的聚类结果。
3、主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：性质不同 数据分类 数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。
4、定义不同 分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
5、聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。
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