Algorithm 是否有找到相关/相似对象的标准方法？

假设我有一组实体（例如具有物理特征的人），我想为给定的实体X找到与之相关（或类似）的所有实体，以获得相似性的定义

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我可以很容易地为一个维度找到这样的实体（所有身高Y~=X的人的身高在某个阈值内），但有没有什么方法可以用来找到考虑多个属性的相似实体？

这取决于你定义的相似性，但你可以使用1D的相同方法，到任何维度，具有一个小的泛化。假设每个元素都表示为一个向量，您可以将两个向量的距离

x，y

测量为

d=|x-y

，并根据此

d

和一些阈值接受/拒绝

在这里，负运算符是向量求反：

（a1，a2，…，an）-（b1，b2，…，bn）=（a1-b1，a2-b2，…，an bn）

对于向量，绝对值也是：

|（a1，a2，…，an）|=sqrt（a1^2+a2^2+…+an^2）

很容易看出，这是1D示例的推广，使用单个元素调用向量的相同方法也可以做到这一点

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这种方法的缺点是

（0,0,0，…，0,10^20）

和

（0,0,0，…，0）

将彼此相距很远-这可能是您所追求的，也可能不是您所追求的，然后您可能需要不同的距离度量-但这实际上取决于您所追求的是什么。

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