algorithm - 寻找最接近的匹配

Question

我有一个带有一组参数的对象，例如:

var obj = new {Param1 = 100; Param2 = 212; Param3 = 311; param4 = 11; Param5 = 290;}

在另一边我有一个对象列表:

var obj1  = new {Param1 = 1221 ; Param2 = 212 ; Param3 = 311 ; param4 = 11  ; Param5 = 290 ; }
var obj3  = new {Param1 = 35   ; Param2 = 11  ; Param3 = 319 ; param4 = 211 ; Param5 = 790 ; }
var obj4  = new {Param1 = 126  ; Param2 = 218 ; Param3 = 2   ; param4 = 6   ; Param5 = 190 ; }
var obj5  = new {Param1 = 213  ; Param2 = 121 ; Param3 = 61  ; param4 = 11  ; Param5 = 29  ; }
var obj7  = new {Param1 = 161  ; Param2 = 21  ; Param3 = 71  ; param4 = 51  ; Param5 = 232 ; }
var obj9  = new {Param1 = 891  ; Param2 = 58  ; Param3 = 311 ; param4 = 21  ; Param5 = 590 ; }
var obj11 = new {Param1 = 61   ; Param2 = 212 ; Param3 = 843 ; param4 = 89  ; Param5 = 210 ; }

为所列对象中的第一个对象找到最接近匹配的最佳(最简单)算法是什么？

Answer 1

在尝试查找之前，您必须定义术语最接近的匹配!!

1- 许多人使用的一种方式是 Mean Squared Error (或 Euclidean Distance):

计算所有对象的均方误差:

Sqr(obj.Param1-obj1.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Sqr(obj.Param1-obj2.Param1) + Sqr(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

然后选择最小值的...

2- 您也可以使用最小绝对误差:

Abs(obj.Param1-obj1.Param1) + Abs(obj.Param2-obj1.Param2) + ..... // for obj1
Abs(obj.Param1-obj2.Param1) + Abs(obj.Param2-obj2.Param2) + ..... // for obj2

然后选择最小值的...

3-您也可以申请k-nearest neighbour使用您在上面选择的任何标准

这完全取决于这些参数的属性......

如需更多阅读，您可以查看 List of Classification algorithms