Jaccard Similarity Binary Options

Ähnlichkeit und Distanz in den Daten: Teil 2 scalefillgradient (low b7f7ff. High 0092a3) Denken Sie daran, das Paket ggplot2 zu laden, bevor Sie mit dem Plotten beginnen. Wersquore spezifiziert unsere x - und y-Achsen, um die beiden Faktoren zu sein, die die Parteienamen mit aes (Namen, Variable) enthalten. Mit geomtile (). Definieren wir die grundlegende Struktur unserer Handlung: Eine Reihe von Fliesen. Theyrsquore wird nach den im Spaltenwert (aes (fillvalue) gespeicherten Jaccard-Ähnlichkeiten gefüllt werden. Ihre Grundfarbe wird als weiß definiert, wersquoll jedoch einen Gradienten des Blues mit scalefilegradient (). Versuchen Sie verschiedene Farbschemata, wenn Sie mögen. Mit diesen drei grundlegenden Setup-Funktionen, yoursquore gehen, um am Ende mit so etwas, wenn Sie einen Blick auf sim: Nicht zu schlecht, rechts Beachten Sie, wie die Diagonale der Kachel-Matrix hat die dunkelsten möglichen blau. Das macht Sinn, denn das sind die Fliesen, die eine Partei mit sich selbst vergleichen. Je leichter die Farbe, desto geringer die Ähnlichkeit zwischen den Parteien. Aber dieses Grundstück doesnrsquot so hübsch aussehen wie wersquod wie es bis jetzt. Die Etiketten sind zu klein, die Achsetiketten arenrsquot notwendig, die Signatur grau ggplot Hintergrund isnrsquot optisch ansprechend in diesem Fall und die Legende doesnrsquot aussehen so schön wie es konnte. Zum Glück, ggplot2 letrsquos uns alle bearbeiten. Fügen Sie diese Einstellungen Ihrer Handlung mit dem Bediener hinzu und sehen Sie, was sie tun: themelight () ist ein Standardthema mit einem sauberen Blick zu ihm, der zu unseren Notwendigkeiten für dieses Diagramm passt. Das Basesize-Argument lässt uns die Textgröße jedes Textelements in unserem Diagramm verändern. Die Voreinstellung ist 12px, aber wir wollen etwas ein bisschen größer für unsere Handlung. Wir donrsquot brauchen alle Achsen Etiketten, so wersquoll nur die labs () Funktion zwei leere Zeichenfolgen passieren. Das Erweiterungsargument in den nächsten beiden Funktionen fügt einen Zwischenraum zwischen den Achsen und unseren Fliesen hinzu, was wir in diesem Fall nicht wollen. Wersquore wird das Argument auf Null setzen, um unsere Handlung noch sauberer aussehen zu lassen. Auch wersquore gehen, um den Legende-Titel in der guides () - Funktion zu löschen und entfernen Sie die Achse ticks mit theme (). Der Text auf der X-Achse sieht ein bisschen gepackt im Augenblick, so wersquore wird es ein wenig drehen, um ihm mehr Platz zu geben. Wenn alles klappte, sollte deine fertige Handlung so aussehen: Thatrsquos besser, isnrsquot es Spiel herum mit den Einstellungen ein wenig, wenn Sie mögen. Vielleicht ändern Sie die Textgröße, die Legende Titel des Drehwinkels der x-Achse Text. Trotzdem: Sie haben es Yay Dies ist natürlich nur ein Weg, um Ähnlichkeiten zu visualisieren. Irsquom sicher therersquos viele andere coole Alternativen. Wenn Sie Ihre eigenen finden, lassen Sie einen Link in den Kommentaren, wersquod Liebe, darüber zu hören. Bis dahin: Experimentieren Sie ein wenig mit Ähnlichkeitsmaßnahmen und ggplot Optionen. Wir sehen uns in unserem nächsten Tutorial, unserem nächsten Treffen oder auf der Durchreise, wenn Sie mit all dem heißen Journocode-Klatsch Schritt halten wollen. Viel Spaß Gemeinsame Nutzung: Ähnlichkeitskoeffizienten für Binärdaten Ähnlichkeitskoeffizienten (auch Koeffizienten der Assoziation genannt) sind wichtige Messtechniken, die verwendet werden, um zu quantifizieren, inwieweit Objekte einander ähneln. Aufgrund der Datenschutzbedenken kann der Dateneigentümer nicht an einer Ähnlichkeitsmessung teilnehmen, wenn der ursprüngliche Datensatz aufgedeckt wird oder aus der endgültigen Ausgabe abgeleitet werden könnte. Es gibt viele verschiedene Messungen für numerische, strukturelle und binäre Daten. In dieser Arbeit betrachten wir insbesondere die Berechnung von Ähnlichkeitskoeffizienten für binäre Daten. Es wurde eine Vielzahl von Studien mit Ähnlichkeitskoeffizienten durchgeführt. Unser Ziel in dieser Arbeit ist es nicht, einen spezifischen Ähnlichkeitskoeffizienten zu entwerfen. Vielmehr zeigen wir, wie man Ähnlichkeitskoeffizienten in einer sicheren und datenschutzfreundlichen Umgebung berechnet. In unserem Protokoll nehmen ein Client und ein Server gemeinsam an der Berechnung teil. Am Ende des Protokolls erhält der Client alle Summationsvariablen, die für die Berechnung benötigt werden, während der Server nichts lernt. Wir integrieren kryptographische Methoden in unserem Protokoll, um den ursprünglichen Datensatz und alle anderen Zwischenergebnisse zu schützen. Beachten Sie, dass unser Protokoll auch Unähnlichkeitskoeffizienten unterstützt. Ähnlichkeitskoeffizienten Assoziationskoeffizienten Binärdaten-Ähnlichkeitsmessungen Ähnlichkeitsberechnung Datenschutzbeibehaltung Ähnlichkeitstest Entsprechender Autor. Tel. 82 2 820 0915 Fax: 82 2 817 8961. Copyright copyright 2012 Elsevier Ltd. Alle Rechte vorbehalten. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Cookieseite. Copyright 2016 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.Diese Optionen und ihre Abkürzungen werden (in alphabetischer Reihenfolge) im weiteren Verlauf dieses Abschnitts beschrieben. Spezifiziert den Wert, der als Abwesenheitswert in einer irrelevanten Abwesenheitsabwesenheit für alle asymmetrischen Nennvariablen verwendet werden soll. Wenn Sie einen anderen Abwesenheitswert für eine bestimmte Variable angeben möchten, verwenden Sie die ABSENT-Option in der VAR-Anweisung. Weitere Informationen hierzu finden Sie im Abschnitt VAR-Anweisung unter ABSENT. Ein Abwesenheitswert für eine Variable kann entweder ein numerischer Wert oder ein zitierter String sein, der aus Kombinationen von Zeichen besteht. Zum Beispiel. -999 und NA sind gesetzliche Werte für die ABSENT-Option. Der Standardabwesenheitswert für eine Zeichenvariable ist NONE (beachten Sie, dass ein leerer Wert als fehlender Wert betrachtet wird), und der Standardabwesenheitswert für eine numerische Variable ist 0. legt eine Konstante fest, die jedem Wert nach Standardisierung und Multiplikation hinzugefügt wird Den Wert, den Sie in der MULT-Option angeben. Der Standardwert ist 0. Legt den Eingabedatensatz fest, der Beobachtungen enthält, aus denen die Nähe berechnet wird. Wenn Sie die Option DATA weglassen, wird der zuletzt erstellte SAS-Datensatz verwendet. Spezifiziert den relativen Fuzz-Faktor für die Berechnung der standardisierten Scores. Der Standardwert ist 1E14. Für den OUTSDZ-Datensatz wird die Punktzahl wie folgt berechnet: wobei die numerische Konstante in der MULT-Option angegeben ist, oder 1, wenn die MULT-Option nicht angegeben ist. Legt die Methode der Berechnung der Anfangsschätzungen für die A-Schätzungen (ABW, AWAVE und AHUBER) fest. Die folgenden Methoden sind für die Option INITIAL nicht zulässig: ABW, AHUBER, AWAVE und IN. Der Standardwert ist INITIALMAD. Legt die Methode der Berechnung von Annäherungsmaßnahmen fest. Für den Einsatz in PROC CLUSTER sollten Distanz - oder Ungleichheitsmaßnahmen wie METHODEUCLID oder METHODDGOWER gewählt werden. Die folgenden sechs Tabellen beschreiben die für die METHOD-Option verfügbaren Näherungsmaßnahmen. Diese Tabellen werden nach Messgrößen klassifiziert, die von jeder Methode akzeptiert werden. In jeder Tabelle gibt es drei bis vier Spalten: die Spalte Näherungsmaß (Methode), die Spalte für die obere und die untere Spalte (Bereich) und die Spaltentype (Typ). Die Spalte Typ hat zwei mögliche Werte: sim, wenn eine Methode Ähnlichkeit erzeugt oder dis, wenn eine Methode Distanz - oder Unähnlichkeitsmaße erzeugt. Formeln und Beschreibungen dieser Methoden finden Sie im Abschnitt Details: DISTANCE Prozedur. Tabelle 32.2 listet den Bereichs - und Ausgangsmatrixtyp der GOWER - und DGOWER-Methoden auf. Diese beiden Methoden akzeptieren alle Messniveaus inklusive Verhältnis, Intervall, Ordinalzahl, Nennwert und asymmetrischem Nennwert. METHODGOWER oder METHODDGOWER impliziert immer Standardisierung. Unter der Annahme, dass alle numerischen Variablen (Ordinalzahl, Intervall und Verhältnis) durch ihre entsprechenden Standardmethoden standardisiert sind, liegen die möglichen Werte für beide Methoden in der zweiten Spalte dieser Tabelle auf oder zwischen 0 und 1. Um die Standardmethoden von Standardisierung für METHODGOWER oder METHODDGOWER, siehe STD-Option im Abschnitt VAR Statement. Die Einträge in dieser Tabelle sind wie folgt: Tabelle 32.2 Methoden, die alle Messungsebenen akzeptieren Tabelle 32.7 listet Methoden auf, die asymmetrische Nenn - und Verhältnisvariablen akzeptieren. Verwenden Sie die Option ABSENT, um einen Wert zu erstellen, der als nicht vorhanden betrachtet werden soll. Es gibt vier statt drei Spalten in dieser Tabelle. Die zweite Spalte enthält mögliche Bereichswerte, wenn nur eine Messstufe (entweder Verhältnis oder asymmetrischer Sollwert, aber nicht beide) angegeben wird. Die dritte Spalte enthält mögliche Bereichswerte, wenn beide Stufen angegeben sind. Das JACCARD-Verfahren entspricht dem SIMRATIO-Verfahren, wenn es keine asymmetrische Nennvariable gibt, wenn sowohl das Verhältnis als auch die asymmetrischen Nenngrößen vorhanden sind, wird der Koeffizient als Summe des Koeffizienten aus den Verhältnisgrößen und dem Koeffizienten aus den asymmetrischen Nenngrößen berechnet. Siehe Proximity Measures im Abschnitt Details: DISTANCE Prozedur für die Formel und Beschreibungen der JACCARD-Methode. Die Einträge in dieser Tabelle sind wie folgt: Jaccard-Ähnlichkeitskoeffizient Jaccard-Unähnlichkeitskoeffizient Tabelle 32.7 Methoden Die Annahme von asymmetrischen Nominal - und Verhältnisvariablen gibt eine numerische Konstante an, mit der jeder Wert nach der Normierung multipliziert wird. Der Standardwert ist 1. läßt Beobachtungen mit fehlenden Werten aus der Berechnung der Orts - und Maßstabsmaße aus, wenn die Normierung bei der Berechnung von Distanzen undefinierte (fehlende) Abstände für Beobachtungen mit fehlenden Werten erzeugt. Verwenden Sie die UNDEF-Option, um die undefinierten Werte anzugeben. Wenn eine Abstandsmatrix erstellt wird, die als Eingabe für PROC CLUSTER verwendet wird, sollte die NOMISS-Option nicht verwendet werden, da das CLUSTER-Verfahren keine Abstandsmatrizen mit fehlenden Werten akzeptiert. Normalisiert den Maßstabsschätzer für die Standardabweichung einer Normalverteilung, wenn Sie die Option STDAGK, STDIQR, STDMAD oder STDSPACING in der VAR-Anweisung angeben. Unterdrückt die Standardisierung der Variablen. Die Option NOSTD sollte nicht mit der Option STDONLY oder mit der Option REPLACE angegeben werden. Gibt ein Präfix für die Benennung der Distanzvariablen im OUT-Datensatz an. Standardmäßig sind die Namen Dist1. Dist2. Dist. Wenn Sie PREFIXABC angeben, werden die Variablen mit ABC1 bezeichnet. ABC2. ABCn. Wenn die ID-Anweisung ebenfalls angegeben wird, werden die Variablen durch Anfügen des Wertes der ID-Variablen an das Präfix benannt. Gibt den Namen des SAS-Datensatzes an, der von PROC DISTANCE erstellt wurde. Der Ausgabedatensatz enthält die BY-Variablen, die ID-Variable, berechnete Distanzvariablen, die COPY-Variablen, die Variable FREQ und die Variablen WEIGHT. Wenn Sie die OUT-Option weglassen, erstellt PROC DISTANCE einen nach der DATA-Konvention benannten Ausgabedatensatz. Gibt den Namen des SAS-Datensatzes an, der die standardisierten Werte enthält. Der Ausgabedatensatz enthält eine Kopie des DATA-Datensatzes, mit der Ausnahme, dass die analysierten Variablen standardisiert wurden. Analysierte Variablen sind die in der VAR-Anweisung aufgeführten. Gibt die Methode der Zuordnung von Scores zu Ordinalvariablen an. Die verfügbaren Methoden werden wie folgt aufgelistet: Zuordnen von aufeinanderfolgenden Ganzzahlen zu jeder Kategorie unter Berücksichtigung des Häufigkeitswerts. Dies ist die Standardmethode. Weist jeder Kategorie unabhängig von den Frequenzen aufeinanderfolgende Integerwerte zu. Das folgende Beispiel erläutert, wie jede Methode die Rangordnungen zuordnet. Angenommen, die Daten enthalten eine Ordinalzahl ABC mit den Werten A, B, C. Es gibt zwei Möglichkeiten, Zahlen zuzuordnen. Man soll Midranks verwenden, die von den Frequenzen jeder Kategorie abhängen. Ein weiteres ist die Zuweisung aufeinanderfolgende Ganzzahlen zu jeder Kategorie, unabhängig von Frequenzen. Tabelle 32.8 Beispiel für die Zuweisung von Rank Scores ersetzt fehlende Daten mit Null in den standardisierten Daten (entspricht dem Standortmaß vor der Normierung). Um fehlende Daten durch etwas anderes zu ersetzen, verwenden Sie die MISSING-Option in der VAR-Anweisung. Die Option REPLACE beinhaltet die Standardisierung. Sie können nicht zusammen die folgenden Optionen angeben: Sowohl die Optionen REPLACE als auch die Optionen REPLONLY ersetzen fehlende Daten durch die mit der Option MISSING oder die Option STD angegebene Positionsmessung (wenn die MISSING-Option nicht angegeben ist) Nicht standardisieren. Wenn die MISSING-Option nicht angegeben und METHODGOWER angegeben ist, werden fehlende Werte durch die Ortsmessung aus der RANGE-Methode (der minimale Wert) ersetzt, unabhängig davon, welcher Wert der STD-Option ist. Die Optionen REPLACE und REPONLY können nicht angegeben werden. SHAPETRIANGLE TRI SQUARE SQU SQR gibt die Form der Näherungsmatrix an, die im OUT-Datensatz gespeichert werden soll. SHAPETRIANGLE fordert die zu speichernde Matrix als untere Dreiecksmatrix SHAPESQUARE an, dass die Matrix als quadratische Matrix gespeichert wird. Verwenden Sie SHAPESQUARE, wenn der Ausgabedatensatz als Eingabe für die MODECLUS-Prozeduren verwendet werden soll. Die Voreinstellung ist TRIANGLE. Normalisiert den Maßstabsschätzer, um eine Erwartung von ungefähr 1 für eine normale Normalverteilung zu haben, wenn die Option STDSPACING angegeben ist. Standardisiert nur Variablen und berechnet keine Distanzmatrix. Sie müssen die Option OUTSDZ verwenden, um die standardisierten Werte zu speichern. Sie können nicht sowohl die STDONLY-Option als auch die NOSTD-Option angeben. Spezifiziert die numerische Konstante, die verwendet wird, um undefinierte Distanzen zu ersetzen, beispielsweise wenn eine Beobachtung alle fehlenden Werte hat oder wenn ein Divisor Null ist. VARDEFDF N WDF GEWICHT WGT spezifiziert den Divisor, der bei der Berechnung von Distanz-, Ungleichheits - oder Ähnlichkeitsmaßen verwendet wird, und für die Standardisierung von Variablen, wenn eine Varianz oder Kovarianz berechnet wird. Standardmäßig ist VARDEFDF. Die Werte und zugehörigen Divisoren sind wie folgt: