21. 下列哪一項「不」是用來衡量數值變數(Quantitate Variables) 的距離函數(Distance Function)或接近性函數(Proximity Function)(即：相似/不相似函數(Similarity/Dissimilarity Function)之統稱)的衡量指標？
(A) 歐幾里德直線距離(Euclidean Distance)
(B) 曼哈頓市街直角距離(Manhattan Distance)
(C) 明可夫斯基距離(Minkowski Distance)
(D) 谷本距離(Tanimoto Distance)

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統計： A(0), B(3), C(2), D(16), E(0) #3323451

詳解 (共 1 筆)

#6329749

為什麼 Tanimoto Distance 不適用於數值變數？

谷本距離 (Tanimoto Distance) 通常用於衡量 集合 (Set) 或 二元變數 (Binary Variables) 的相似性，例如：

  • Jaccard Similarity（Jaccard Index） 的延伸，適用於測量集合之間的相似度： ​
  • 常用於： 文字分析、DNA 序列比對、集合匹配 (Set Matching) 等。

因此，Tanimoto Distance 不是衡量數值變數的距離函數，而是衡量集合或二元變數相似性的方法。

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