Medidas de Similaridad

Son métricas utilizadas para cuantificar el grado de semejanza entre dos objetos, elementos o conjuntos de datos.

Se aplican en tareas como la clasificación, agrupamiento y recuperación de información, especialmente en vectores, cadenas de texto o datos de imagen.

Incluyen medidas como la distancia euclidiana, la similitud coseno, la distancia de Jaccard y otras, dependiendo del tipo y la representación de los datos.

Son esenciales en algoritmos de machine learning para evaluar patrones y relaciones, mejorando la precisión de modelos predictivos y sistemas de recomendación.