不等距划分的高维相似性度量方法研究

？介绍了现有的高维相似性度量的改进方法,对其中存在的问题进行了分析说明,然后利用不等距维区间划分对相似性度量函数pidist(x,y,kd)进行改进,并对uci提供的机器学习数据库中的heart-statlog和vehicle数据集进行聚类分析对比实验,实验结果验证了改进高维相似性度量方法的正确性和有效性。