vdm距离

VDM距离是一种衡量分类变量之间的相似性的距离度量方法。VDM代表“值距离度量”，将两个分类变量的属性值之间的差异转换为数值。在这种度量中，对于每个类别，我们计算相对频率，然后根据每个类别中该属性值的频率之间的差异计算距离。VDM距离通常用于决策树、规则学习和基于实例的分类算法等机器学习算法中。

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