Как можно представить категориальные данные, такие как тип кузова автомобиля (седан, кроссовер, купе и т. д.), численно для расчета косинусной схожести между векторами в датасете комплектаций автомобилей?
Для определения степени сходства двух комплектаций автомобиля можно использовать косинусную схожесть. Для этого необходимо представить категориальные данные, такие как тип кузова автомобиля, в виде численных векторов. Пример представления типа кузова автомобиля в виде численных векторов: - Седан: [1, 0, 0, 0] - Кроссовер: [0, 1, 0, 0] - Купе: [0, 0, 1, 0] Затем для каждой комплектации автомобиля создается числовой вектор, в котором каждый элемент соответствует количеству автомобилей данного типа кузова. Далее вычисляется косинусное расстояние между векторами двух комплектаций. Это позволит определить степень сходства между ними. Чем ближе значение косинуса к 1, тем больше сходство между комплектациями автомобиля. Такой метод позволяет численно измерить сходство между категориальными данными и использовать его для сравнения комплектаций автомобилей.
<blockquote>Я предполагал представить каждую запись в датасете как вектор, и посчитать косинусную схожесть между векторами.</blockquote> <br/> Косинусная здесь не подходит. <b>Косинус учитывает вес каждого параметра</b> . Например слова "шалаш" и "кабан" <br/> содержат по 2 буквы "а" и это делает возможным введение косинусной метрики для дистанции двух слов. <br/> <br/> У тебя автомобили содержат просто булевы признаки. Например тип_двигателя_дизель = true. <br/> И сравнивать тебе выгоднее просто векторы такого вида { 1.0, 0.0, 1.0, 0.0 .... }, <br/> Тут дистанция хемминга была бы проще и вернее. <br/> <br/> По поводу <b>объема двигателя и года выпуска</b> - решай сам. Но при численном сравнении <br/> у тебя возникнет дилемма крокодила. Типа <b>крокодил более зеленый чем плоский</b> ? Или наоборот. <br/> Грубо говоря какой из параметров будет иметь БОЛЬШИЙ вес в при операциях сравнения.
Мне как видится тут следует искать совпадения. Ну. т.е. если полное совпадение считается как похожее. Тогда мы можем сказать что комплектация у которой не совпадает 1 параметр чуть менее похожа, 2 параметра еще менее похожа. И так до полностью не похожей.
Нужно ввести метрики расстояния на каждую категорию (ID опускаем). <br/> Признаки могут быть количественными и категориальными. <br/> Код двигателя нужно расшифровать на несколько отдельных категорий и для каждой в отдельности также составить метрику расстояния. <br/> Чем меньше совокупность расстояний, тем ближе к эталонной модели.