Dissimilarity Matrix

定义 Definition

“不相似度矩阵”：一种用来表示一组对象两两之间“差异程度”的方阵。矩阵中第 i 行第 j 列的值表示对象 i 与对象 j 的不相似度；常见于聚类、降维（如 MDS）、生物信息学与信息检索等领域。（通常对角线为 0，且常见情况下矩阵近似对称。）

例句 Examples

We computed a dissimilarity matrix from the survey responses.
我们根据问卷回答计算了一个不相似度矩阵。

After standardizing the features, the dissimilarity matrix revealed two clear clusters that the raw data had obscured.
在对特征进行标准化之后，不相似度矩阵显示出两个清晰的簇，而这些在原始数据中并不明显。

发音 Pronunciation (IPA)

/dɪsˌsɪməˈlærɪti ˈmeɪtrɪks/

词源 Etymology

dissimilarity 来自 dis-（表示“否定、相反”）+ similarity（相似性），表示“非相似、差异”。matrix 源自拉丁语 matrix（原义与“母体/来源”相关），在数学中引申为“矩阵”。合起来指“用矩阵形式组织的不相似度（差异）信息”。

相关词 Related Words

• Distance
• Similarity
• Metric
• Euclidean
• Clustering
• Hierarchical
• MDS
• Kernel

文献与著作 Literary / Notable Works

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在聚类与距离度量相关内容中常涉及以（不）相似度/距离矩阵组织样本关系。
• Data Clustering: Algorithms and Applications（Charu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy 编）——聚类方法中经常使用不相似度矩阵作为输入或分析对象。
• Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications（Ingrid Borg, Patrick J. F. Groenen）——MDS 以不相似度矩阵为核心数据形式进行表示与嵌入。