中的每一个字符都会与 中距离 内的字符进行比较。将所有 match 的字符串，需要替调换顺序才能匹配的总数除以二就是transpositions的大小 。这里两个字符串中匹配的分别是：DION，“DION，所以 。
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距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等等。
两个点坐标数值差的绝对值的最大值 马氏距离又称为 数据的协方差距离 ，它是一种有效的计算两个未知 样本集的相似度 的方法。
因此对于一篇文档我们可以用文档中每个词的TFIDF组成的向量来表示该文档，再根据余弦相似度这类的方法来计算文档之间的相关性。
如果我们分词后，将每个词赋予一定的权重，那么可以使用欧氏距离。更多情况下，我们采用余弦相似度来计算两文本之间相似度。上面的相似算法，适用于小量样本，两两计算。
1、解析：楼上比较方差(∑σ^2)做法不见得全面。所谓“数据相似”，应是“两组数据在某个有序排列之下具有同等变化规律”的含义。
2、楼上比较方差(∑σ^2)做法不见得全面。所谓“数据相似”，应是“两组数据在某个有序排列之下具有同等变化规律”的含义。
3、数据文件：x和group，8个个案。x的取值为5 6 9 2 6 4 4 2，group的取值为 1=A组，2=B组。
4、如果是两组配对的定量数据研究差异性，可以用配对样本t检验。在线spssau可以使用配对t检验直接分析，得到智能文字结果。
1、如果一个网站大量和其它网站内容重复，有可能被认为质量不高。
2、这里就推荐这样一个工具，爱站网页面相似度工具，可查询任意两个页面的相似度。工具地址：http：//tools.aizhan点抗 /sl/ 此工具适用：查询站内同类页面相似度，仿照其它网站页面时查询其相似度。
3、包括的步骤是：1）关键词提取，2）关键词向量化，3）相似度计算。
4、处理用户查询第一步：对用户查询进行分词。第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf值。相似度的计算使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。
