如何通俗的理解【对称二元变量】和【非对称二元变量】
创始人
2024-03-20 15:37:14
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文章目录

  • 通俗解释
  • 举个例子
  • 结语
  • 参考资料

通俗解释


一个二元变量是对称的还是非对称的,很大程度上是从常识出发来判断的

当数据集的一个特征是二元变量时,

  • 两种取值的可能性差别较小的,是对称二元变量。(说人话就是,我们在研究不同数据间的相似度时,取值是0还是1,没有什么影响)
  • 两种取值的可能性差别较大的,是非对称二元变量。(说人话就是,我们在研究不同数据间的相似度时,取值是0还是1,影响较大,比较关键)

举个例子

二元性别变量的取值有两种,一般情况下这两种取值的可能性差别不大。而对于是否是色盲这个变量来说,显然一般情况下,是色盲要比不是色盲的几率小很多。

那么在利用性别是否是色盲这两个特征,来判断两组数据的相似度时,显然是否是色盲更有意义一些,对我们所研究的问题更重要一些。


结语

推动科学发展的途径之一就是,在已有研究基础上进一步细分,从而提高效率。有些二元变量对不同数据间的相似度影响较大,有些影响较小。对这两类二元变量加以区分,让我们在简单匹配系数的基础上,得到了Jaccard相似系数,从而帮助我们提高了一些场景下相似度的计算效率。


参考资料

https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_distance_overview02.htm

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