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Perspectiva
general
sobre
el
proceso
de
desarrollo
de
fármacos…

Tabla
2.-­-
Algunas
de
las
medidas
de
proximidad
más
usadas
en
la
búsqueda
de
similitud

Medida
Fórmulaa
Tipob

Manhattan
Media
????!" = ! ??! - ??!
D

!!! ??

Euclidiana
Media
????!" = ! ??! - ??! ! D

Bray/Curtis
!!! ??
D

????!" = ! ??! - ??!

!!!

! ??! + ??!
!!!

Tan
??!" = ! ??! ??!
A

!!!

! ??!! + ! ??!! - ! ??! ??!
!!! !!! !!!

Dice
??!" = 2 ! ??! ??! ??!!
A

!!!
!
! ??!! + !!!
!!!

Sokal/Sneath(1)
????1!" = 2 ! ??! ??!
A

!!!

! ??!! + 2 ! ??!! - 3 ! ??! ??!
!!! !!! !!!

??????!" = ! ??! ??!

!!!

Cosine/Ochiai
! ??!! ! ??!! A

!!! !!!

Pearson
??!" = ! ??! - ?? ??! - ??
C

!!!

! ??! - ?? ! ! ??! - ?? !
!!! !!!

axj
(yj)
representa
el
valor
del
descriptor
del
vector
X
(A)
e
Y
(B)
en
el
atributo
j;
bClasificación
de
las

medidas
de
proximidad
acorde
a
su
naturaleza
de
definición.
D,
coeficientes
de
distancia:
están

basados
en
la
suma
de
diferencias,
sus
valores
varían
en
proporción
inversa
con
el
grado
de

similitud;
A,
coeficientes
de
asociación:
se
basan
en
el
producto
interno,
y
sus
valores
varían
en

proporción
directa
con
el
grado
de
similitud,
por
lo
que
una
mayor
similitud
se
indica
por
el

aumento
de
los
valores;
C,
coeficientes
de
correlación:
Los
coeficientes
de
correlación
se
basan
en

una
tercera
función
más
compleja:
la
suma
de
los
productos
de
la
diferencias
entre
cada
valor-­-
atributo
y
la
media
de
todos
los
valores
de
los
atributos
de
cada
uno
de
los
dos
vectores.
Los
valores

de
estos
por
lo
general
varían
de
1
(lo
que
indica
que
cualquier
cambio
en
los
atributos
de
un
objeto

sería
acompañado
por
un
cambio
idéntico
en
los
atributos
del
otro)
a
-­-1
(que
indica
que
un
cambio

en
uno
y
sería
acompañado
por
un
cambio
igual
y
opuesto
en
el
otro).

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