我正在做“数据挖掘入门”的练习，并且陷入了以下问题：
哪种方法（雅卡德距离或汉明距离）更类似于简单匹配系数，哪种方法更类似于余弦量度？解释。（请注意：汉明测度是一个距离，而其他三个测度是相似的，但是不要让此混淆。）
我认为汉明距离与SMC相似，因为它们都查看整个数据集并比较相似或不相似的数据点。但是本书的解决方案如下：
汉明距离类似于SMC。实际上，SMC =汉明距离/位数。
解决方案出错了吗？我认为汉明距离和SMC不相等，汉明距离加SMC等于1。
汉明/长度= 1-SMC
是非常牢固的关系。因此，它们在功能上是等效的。
您所说的“看整个数据集”是错误的，每个是在一对对象上定义的？
这项练习的目的是练习您的基本数学技能，并将方程式相互转化。这是您经常需要的一项技能：
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