「dissimilarity」の意味(noun)
品詞(英単語での分類):名詞
複数の相違点
【異なるという事実、または人や物が異なる方法】意味として使われています。
和訳：【合同】
「dissimilarity」のネイティブ発音（読み方）を聞きましょう！
読み方は【ˌdɪsˌsɪm·ɪˈlær·ə·ti】です。下記動画を聞きながらˌdɪsˌsɪm·ɪˈlær·ə·tiを大声で発音しましょう
【絶対聞こう】アメリカ人が「dissimilarity」の意味について解説】！
「dissimilarity」の類語一覧です。順番に覚えましょう!
- contrast
- difference
- discord
- discordance
- discrepancy
- disparity
- dissimilitude
- distance
- distinction
- divarication
- divergence
- divergency
- diversity
- heterogeneity
- incongruity
- inconsistency
- nonuniformity
- offset
- otherness
- separation
- severance
- unrelatedness
- variance
- variation
- alterity
- dissemblance
- incomparability
- inconsonance
対義語・反対語一覧を覚えることで、dissimilarityの単語を使いこなしましょう!
「dissimilarity」は複数の異なる意味を持った英単語です。それぞれの意味と使い方などを例文から解説しましょう！
| 英語 | 意味(和訳) | 詳しく解説！ |
| dissimilarity | 似てないこと、相違、相違点 | (difference) |
dissimilarityの実際の意味・ニュアンス(非類似度？相違？を理解して、正しく使いましょう！
A full dissimilarity matrix must be real and symmetric, and have zeros along the diagonal and positive elements everywhere else.
完全非類似度行列は、実数、対称で、対角成分がゼロで、その他の要素がすべて正値でなければなりません。
A dissimilarity matrix in upper triangle form must have real, positive entries.
上三角形式の非類似度行列の要素は、実数で、正値でなけれなりません。
There is also a dissimilarity in the size of software of browser.
ブラウザのソフトウェアのサイズにも相違があります。
If any dissimilarity occurs in bits then RAR files throw error messages at the time of extraction and finally lead to corruption issues.
ビット数に相違がある場合、RARファイルは抽出時にエラーメッセージを送出し、最終的に破損の問題につながります。
Good Identity – the key to any company’s success. popular brand, having a particular idea, uniqueness, dissimilarity, is the most attractive and desirable.
人気ブランド， 特定の考えを持ちます， 独特， 非類似度， 最も魅力的で望ましいです.
MDS allows you to visualize how near points are to each other for many kinds of distance or dissimilarity metrics and can produce a representation of your data in a small number of dimensions.
MDS は、多くの種類の距離または非類似度の尺度について互いにどれほど近い点であるかを可視化し、データを低次元で表現することができます。
The wider the angle, the more the cosine dissimilarity will be close to 1, with 1 being an angle of 90º meaning no variables are shared between the observations.
角度が広いほど、コサイン非類似度がより1に近づく。 1 は 90ºの角度にあり、 オブザベーション間で共有される変数がないことを意味する。
The dissimilarity between two different characters is the frequency with which those characters were correctly distinguished.The 36×36 matrix of dissimilarities is stored as a 630-element vector containing the subdiagonal elements of the matrix.
2 つの異なる特性の間の非類似度は、これらの特性が正しく判断されている頻度です。 非類似度の 36 行 36 列が、行列の下側の対角要素を含む 630 要素のベクトルとして格納されます。
MathWorks does not warrant, and disclaims all liability for, the accuracy, suitability, or fitness for purpose of the example shows how to visualize dissimilarity data using nonclassical forms of multidimensional scaling (MDS).
この例では、古典的でない多次元尺度構成法 （MDS） を使用してデータの相違性を可視化する方法を示します。
Dissimilarity data arises when we have some set of objects, and instead of measuring the characteristics of each object, we can only measure how similar or dissimilar each pair of objects is.
非類似度データは、オブジェクトのセットがあり、各オブジェクトの特性ではなく、オブジェクトの各ペアの類似や非類似の程度しか測定できない場合に発生します。
It is then possible to gain an idea of a suitable number of classes into which the data can be grouped.How does Agglomerative Hierarchical Clustering workAgglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is an iterative classification method whose principle is simple.The process starts by calculating the dissimilarity between the N objects.Then two objects which when clustered together minimize a given agglomeration criterion, are clustered together thus creating a class comprising these two objects.Then the dissimilarity between this class and the N-2 other objects is calculated using the agglomeration criterion. The two objects or classes of objects whose clustering together minimizes the agglomeration criterion are then clustered together.This process continues until all the objects have been clustered.These successive clustering operations produce a binary clustering tree (dendrogram), whose root is the class that contains all the dendrogram represents a hierarchy of partitions.
凝集型階層クラスタリングの原理凝集型階層クラスタリングは，原理が単純な反復の分類手法である.プロセスは，N 個のオブジェクト間の非類似度の計算から始まる.そして，2つのオブジェクトが任意の凝集基準を最小化するとき，それらは同じクラスタに集められ，したがって2つのオブジェクトが1つのクラスタを構成する.そして，このクラスタとN-2個の他のオブジェクトとの間の非類似度を凝集基準を用いて計算する.そして，クラスタリングにより凝集基準を最小化する2つのオブジェクトまたはオブジェクトのクラスタが，同じクラスタに集められる.すべてのオブジェクトがクラスタされるまで，このプロセスを継続する.これらの連続的なクラスタリング操作は，ルートがすべてのオブザベーションを含むクラスタであるバイナリのクラスタリング・ツリー（デンドログラム）を生み出す.このデンドログラムは，パーティションの階層を表現する.そして，任意の水準でツリーを打ち切ることにより，パーティションを選ぶことができる.その水準は，ユーザー定義の制約（ユーザーがいくつのクラスタが得られるべきかを知っている）か，またはより客観的な基準による.
However, the dissimilarity function can be arbitrary.
能力の解除は任意でできる。
In most cases, the genetic dissimilarity between the two hosts is too great.
なぜなら ほとんどの場合 宿主間に 著しい遺伝的違いがあるからです
Aren’t there significant differences between habits that seem identical? One has to be both sensitive and sympathetic towards dissimilarity.
同じように思えるものの中に有意な違いはあるでしょうか。違いへの感性と共感。
Specifying p may reduce the computational burden when n is very large.You can specify D as either a full dissimilarity matrix, or in upper triangle vector form such as is output by pdist.
D は、完全非類似度行列として、または pdist で出力されるような上三角ベクトル形式で指定することができます。
Any undocumented changes, the slightest hardware dissimilarity, or a key technical person being unavailable can all contribute to either extended recovery times or even failed recovery events.
ドキュメント化されていない変更、ハードウェアのわずかな違い、重要な技術者の不在などによって、復旧時間が長くなり、さらにはリカバリが失敗することもあります。
On the other hand, in the mirror system it showed an accuracy of more than 50% in recognition of action, and the level of identification of action in intervals of high dissimilarity was generalized.
一方でミラーシステムでは，行為に対して高い50精度が得られ，さらに非類似度の高い画像間でも行為の識別が汎化可能であった.
Dissimilarity matrix for mixed data | statistical software for Excel Use this tool to measure dissimilarities between objects described by both quantitative and qualitative variables Gower’s distance, also called Gower’s coefficient, is an appropriate metric for computing pairwise dissimilarities between observations when different types occur in the same data set (e.g. nominal, ordinal, (a)symmetric binary).
混合データの非類似度行列 | Excel統計解析ソフトウェア Gowerの距離、またはGowerの係数は、同じデータセットに異なるデータ・タイプ（たとえば、名義、順序、（非）対称バイナリ）がある場合のオブザベーション間のペアワイズ非類似度を計算するのに適したメトリック（計量）である。
In case of textual analysis where the scaling effect has to be small, the cosine dissimilarity is recommended.Jaccard Dissimilarity: This distance is based on the extended Jaccard index.
スケーリング効果が小さくなければならないテキスト分析の場合、コサイン非類似度が推奨される。 Jaccard 非類似度： この距離は、拡張Jaccard 指数に基づく。
XLSTAT offers three distances detailed by Chuanren Liu, Tianming Huy, Yong Gez and Hui Xiongx:Cosine Dissimilarity: The cosine dissimilarity is the distance which characterizes the spherical k-means and is based on the cosine of the angle between two observations.
XLSTATは、 Chuanren Liu， Tianming Huy， Yong Gez および Hui Xiongx ［5］が詳細化した3つの距離を提供する：コサイン非類似度： コサイン非類似度は、球形 k-means を特徴づける距離であり、2つのオブザベーションの間の角度のコサインに基づく。
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