Существует ли стандартный подход для поиска связанных / похожих объектов?

Question

Предположим, у меня есть набор сущностей (например, люди с их физическими характеристиками), и я хочу найти для данной сущности X все сущности, связанные (или похожие) с ней, для некоторого определения сходства.

Я легко могу найти такие объекты для одного измерения (все люди с высотой Y ~= высота X в пределах определенного порога), но есть ли какой-то подход, который я могу использовать, чтобы найти похожие объекты, рассматривающие более одного атрибута?

Answer 1

Это будет зависеть от того, что вы определяете как сходство, но вы можете использовать тот же подход, который вы используете для 1D, к любому измерению с небольшим обобщением. Предполагая, что каждый элемент представлен в виде вектора, вы можете измерить расстояние 2 векторов x,y как d=|x-y|и принять / отклонить в зависимости от этого d и какой-то порог.

Здесь минус оператор векторное отрицание:
(a1,a2,...,an)-(b1,b2,...,bn)=(a1-b1,a2-b2,...,an-bn)
и абсолютное значение снова для векторов:
|(a1,a2,...,an)| = sqrt(a1^2 + a2^2 + ... + an^2),

Легко видеть, что это обобщение вашего одномерного примера, и использование того же подхода для векторов с одним элементом сделает то же самое.

---

Недостатком этого подхода является (0,0,0,...,0,10^20) а также (0,0,0,....,0) будет очень далеко друг от друга - что может или не может быть тем, что вы ищете, и тогда вам может понадобиться другая метрика расстояния - но это действительно зависит от того, что именно вы после.