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Algorithmes et structures de données Discussion :

Distance Euclidienne ou L1?


Sujet :

Algorithmes et structures de données

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Distance Euclidienne ou L1?
    Bonjour,

    Je cherche à comparer des vecteurs dont chaque valeur correpond a un rendement hebdomadaire d'action. Je ne sais pas trop quelle type de distance choisir: Euclidienne,L1,L2?

    Merci pour votre aide,

    Arnaud

  2. #2
    Modérateur
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    Par défaut
    Bonjour,

    sans plus de précisions, j'ai toujours tendance à utiliser la distance Euclidienne ou du moins son carré.
    Mais dans ton cas, il faudrait savoir dans quel but précis tu souhaites mesurer la distance entre tes deux vecteurs ?
    Selon les applications tu peux avoir à détecter juste l'écart moyen entre les vecteurs (distance Euclidienne) ou tu peux vouloir minimiser le plus grand écart (distance max).
    Donc tout va dépendre du but final de ton application...
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
    - Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
    - Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
    - ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.

  3. #3
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    Par défaut
    Je ne sais pas trop quelle type de distance choisir: Euclidienne,L1,L2?
    Quelle différence entre Euclidienne et L2 ?
    Ce qu'on trouve est plus important que ce qu'on cherche.
    Maths de base pour les nuls (et les autres...)

  4. #4
    Membre averti
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    Par défaut
    Je voudrais créer des groupes homogènes d'actions dont les rendements ont un comportement similaires. Une classification avec comme distance l'écart moyen (distance Euclidienne) entre les vecteurs est donc une bonne approche.
    Le seul problème c'est le cas de deux action qui ont des rendements similaires, sauf une fois ou deux. Je me demandais donc si il existe une distance qui permet de limiter cet effet "d'outlier"?

  5. #5
    Modérateur
    Avatar de ToTo13
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    Par défaut
    Bonjour,

    si tu veux limiter l'effet des Outliers, il ne faut absolument pas utiliser la distance max.
    Pour ce que tu veux faire (créer des groupes homogènes dans leurs efficacité), je te conseille de faire de clustering avec des Kmeans, ça devrait très bien fonctionner.
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
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