Question

我得到了一个具有不同值的数组，我想计算一个百分比值，该值代表所有元素的相似性使用阈值属性。

数组可能如下所示：

var array = [42.98, 42.89, 42.91, 42.98, 42.88] // should return nearly 100%

var array = [42.98, 22.89, 42.91, 42.98, 42.88] // should return maybe 80%

var array = [42.98, 332.89, 122.91, 5512.98, -12.88] // should return nearly 0%

所以100％代表所有元素是否相同 ...和0％代表元素不同的情况。通过编辑阈值

来设置调整

我真的不知道如何解决这个问题（我是一个绝对的新手） - 但这是我到目前为止所有这一切，显然它不是那样工作：

function checkSimilarity(array, threshold) {
    var sum = array.reduce((a, b) => a + b, 0),
        percentage = 0;
    for (var i =0; i< array.length; i++) {
       var diff = (sum / array.length) * i
       percentage += diff

    }
    return percentage * (threshold/100)
}

任何帮助如何解决我创建工作算法的问题都将非常感激！

Answer 1

略有不同的方法。绝不意味着最有效，但它确实适用于您的样本数据。

https://codepen.io/anon/pen/RMWjRL?editors=0010

const array1 = [42.98, 42.89, 42.91, 42.98, 42.88]; // should return nearly 100%
const array2 = [42.98, 22.89, 42.91, 42.98, 42.88]; // should return maybe 80%
const array3 = [42.98, 332.89, 122.91, 5512.98, -12.88]; // should return nearly 0%

const similarity = (arr) => {
  const dict = {};

  arr.forEach(item => {
    const val = Math.round(item);
    dict[val] ? dict[val]++ : dict[val] = 1;
  });

  let largest = 1;

  Object.keys(dict).forEach(key => largest = dict[key] > largest ? dict[key] : largest);

  return largest / arr.length;
};

console.log(similarity(array1)); // 1
console.log(similarity(array2)); // 0.8
console.log(similarity(array3)); // 0.2

Answer 2

＆＃13;

var array1 = [42.98, 42.89, 42.91, 42.98, 42.88] // should return nearly 100%
var array2 = [42.98, 22.89, 42.91, 42.98, 42.88] // should return maybe 80%
var array3 = [42.98, 332.89, 122.91, 5512.98, -12.88] // should return nearly 0%

function calculateRange(data) {
	var disimilarity;
	var sum = data.reduce((a, b) => a + b, 0);
  var mean = sum / data.length
	
  // loop through passed array
  data.forEach(function(item, idx) {
  	
    // calculate percentage diff from mean
  	var percentageDiff = 100 - (item / mean * 100)
    
    // insure value is always positive
    if (percentageDiff < 0) {
        percentageDiff = -percentageDiff;
    }
    
    // mean aggrigate the diff value
    if(disimilarity) {
        disimilarity = (disimilarity + percentageDiff) / 2
    } else {
    	disimilarity = percentageDiff
    }
    
  })
    
   // subtract mean disimiliarty from 100%
   return 100 - disimilarity;
}

var array1DOM = document.getElementById("array1")
var array2DOM = document.getElementById("array2")
var array3DOM = document.getElementById("array3")

array1DOM.innerHTML = calculateRange(array1)
array2DOM.innerHTML = calculateRange(array2)
array3DOM.innerHTML = calculateRange(array3)

＆＃13;

<div>
    <div id="array1"></div>
    <div id="array2"></div>
    <div id="array3"></div>
</div>

＆＃13;

简单来说，这个解决方案是将百分比差异与数据集的平均值进行汇总，以确定准确性。你会注意到前两个数组按照要求提供近100％和80％的答案。问题出现在最终阵列中。由于此模型基于均值的变化，array3中值之间缺乏相关性导致如此高的相异性得分，因此它是负值。

我无法解决这个问题，因为我无法猜出你的最大差值是多少。如果该值已知，我可以使用它来标准化值，使得返回的范围是0-100。如果您永远不知道最大差异，我建议的唯一可能的解决方案是：

按原样使用我的方法，并注意得分越低，它就越不相似（理论上它可以持续很长时间）
将任何低于0到0的地板
计算多个数据集，然后使用最低得分的数据集作为0，最高得分为100.这样，您就可以在集合之间具有相对的相似度。
估计最高级别的差异可能是什么，并将其传递给函数。即，在此过程中您将获得的最小数组值或最大数组值是什么。

如果您可以提供有关此任务目的/背景的信息，我们可以指定更多信息。

Answer 3

我使用欧几里德距离来解决这个问题。但是，我不知道这会满足你的问题。

＆＃13;

const similarity = list => {
  if (list.length < 1) return 0;
  if (list.length < 2) return 100;
  
  let listPair = [];
  for (let i = 0; i < list.length - 1; i++)
    listPair.push({ a: list[i], b: list[i + 1] });
  
  const sum = listPair.reduce((acc, { a, b }) => acc + Math.pow(a - b, 2), 0);
  
  const calculation = 100 - Math.sqrt(sum);
  
  return calculation < 0 ? 0 : calculation;
};

let list = [];
console.log(similarity(list)); // 0%

list = [42.98, 42.89, 42.91, 42.98, 42.88];
console.log(similarity(list)); // ~99%

list = [42.98, 22.89, 42.91, 42.98, 42.88];
console.log(similarity(list)); // ~71%

list = [10, 10, 10, 20, 10];
console.log(similarity(list)); // ~85%

list = [42.98, 332.89, 122.91, 5512.98, -12.88];
console.log(similarity(list)); // 0%

list = [45.51, 45.51, 45.51, 45.51, 45.51];
console.log(similarity(list)); // 100%

list = [10];
console.log(similarity(list)); // 100%

＆＃13;

检查数组值的相似性

3 个答案: