ok 计算distance有许多种方法 在统计里面称做association 最简单的可以利用Pearson correlation coefficient 或是使用euclidean distance 比较fancy可以用kendal's tau spearmen 如果有需要这些公式我可以寄给你 ※ 引述《dstra (Morning Star)》之铭言： : 谢谢你的回答 :) : 从你的回答来看，我发觉我问错了问题~~ : 我比较想知道的是如何计算任两个裁判排名的相似度， : 也就是你所提到的，pairwised distance的计算公式。 : 之後要再使用clustering的方法去研究族群间的相似度， : 这方面有很多现成的程式可以帮忙做，比较不需要我伤脑筋~ : thanks. : ※ 引述《seagal (待救的小米)》之铭言： : : 我觉得这问题利用cluster方法还蛮好做的 : : 因为我看到你有提出distance概念 : : 基本上也是利用pairwised distance : : 将这些裁判分群 : : 之後看每一群就知道有哪些裁判是有类似的风格 : : 也可以让每一个裁判有不同比重 : : 例如李远哲来对化学实验给分数 权重就是10 : : 最後就可以看出哪一群的分数最高 最为可信 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.109.42.2