excel表格里如何比拟同类,电子表格Excel比拟沟通

1. excel表格里如何比拟Exceljiaocheng/20643.html">同类

用VLOOKUP就能对90%的数据相似度举办比对

excel怎么比拟两个表格恍惚反复详细的步调如下：

1、比方两列数据，比拟这两列数据是否一样。

2、鼠标在C2单位格这里输入：=A2-B2；意思是A2单位格的数据减去B2单位格的数据。假如得数是0的那么，这两个数据是一样的；不然就纷歧样。

3、按回车键，获得是0；那么说明A2与B2数据是一样的。鼠标放在C2单位格右下角。

4、点住下拉到，拉到C12单位格为止。放开鼠标，即时看到所有得数

5、那么，从这些得数中比拟出第5行、第7行、第10行的数据纷歧样。

这个就有许多种方式可以做到。第一种你可以用表格菜单的数据比拟下拉菜单标志两区域反复值；第二种你可以用vlookup公式；第三种用match+index 公式。

1.在桌面上找到要处理惩罚的excel事情表，并点击打开。

2.在显示较量两组数据的c1单位格中输入公式“=ISNUMBER(MATCH(A1,B:B,))”，点击回车键，调查c1单位格显示内容。

3.将鼠标定位到c1单位格的十字按钮，双击十字按钮。

4.true暗示a列中的内容在b列中有沟通的，false暗示a列中的内容在b列中没有沟通的。

我们熟悉的欧氏间隔固然很有用，抖客教程网，但也有明明的缺点。它将样品的差异属性（即各指标或各变量）之间的不同等同对待，这一点有时不能满意实际要求。比方，在教诲研究中，常常碰着对人的阐明和鉴别，个另外差异属性对付区分个别有着差异的重要性。因此，有时需要回收差异的间隔函数。? ? 假如用dij暗示第i个样品和第j个样品之间的间隔，那么对一切i，j和k，dij应该满意如下四个条件：①当且仅当i=j时，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj（三角不等式）? ? 显然，欧氏间隔满意以上四个条件。满意以上条件的函数有多种，本节将要用到的马氏间隔也是个中的一种。? ? 第i个样品与第j个样品的马氏间隔dij用下式计较：dij =(x i 一x j)‘S-1(x i一xj)? ? ?个中，x i 和x j别离为第i个和第j个样品的m个指标所构成的向量，S为样本协方差矩阵。马氏间隔有许多利益。它不受量纲的影响，两点之间的马氏间隔与原始数据的丈量单元无关；由尺度化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计较出的二点之间的马氏间隔沟通。马氏间隔还可以解除变量之间的相关性的滋扰。它的缺点是夸大了变革微小的变量的浸染。------------------------------------------------------------------------欧氏间隔界说：欧氏间隔（ Euclidean distance）是一个凡是回收的间隔界说，它是在m维空间中两个点之间的真实间隔。在二维和三维空间中的欧式间隔的就是两点之间的间隔，二维的公式是d = sqrt((x1-x2)^ (y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt(x1-x2)^ (y1-y2)^ (z1-z2)^)推广到n维空间，欧式间隔的公式是d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这里i=1,2..nxi1暗示第一个点的第i维坐标,xi2暗示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以暗示为(x(1),x(2),...x(n)),个中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的间隔d(x,y)界说为上面的公式.欧氏间隔看作信号的相似水平。间隔越近就越相似，就越容易彼此滋扰，误码率就越高。--------------------------------------------------------------------------------马氏间隔是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，暗示数据的协方差间隔。它是一种有效的计较两个未知样本集的相似度的方式。与欧式间隔差异的是它思量到各类特性之间的接洽（比方：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），而且是标准无关的(scale-invariant)，即独立于丈量标准。下面是关于马氏间隔的计较方式（参考： ）两个样本：His1 = {3,4,5,6}His2 = {2,2,8,4}它们的均值为：U = {2.5, 3, 6.5, 5}协方差矩阵为：S =| 0.25 0.50 -0.75 0.50 || 0.50 1.00 -1.50 1.00 ||-0.75 -1.50 2.25 -1.50 || 0.50 1.00 -1.50 1.00 |个中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)] [His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}/2下一步就是求出逆矩阵S^(-1)马氏间隔 D=sqrt{[His1-His2] * S^(-1) * [(His1-His2)的转置列向量]}欧氏间隔（ ）即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目标是计较其间的整体间隔即不相似性。马氏间隔（Mahalanobis distances）1）马氏间隔的计较是成立在总体样本的基本上的，这一点可以从上述协方差矩阵的表明中可以得出，也就是说，假如拿同样的两个样本，放入两个差异的总体中，最后计较得出的两个样本间的马氏间隔凡是是不沟通的，除非这两个总体的协方差矩阵可巧沟通；2）在计较马氏间隔进程中，要求总体样本数大于样本的维数，不然获得的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种环境下，用欧式间隔来取代马氏间隔，也可以领略为，假如样本数小于样本的维数，这种环境下求个中两个样本的间隔，回收欧式间隔计较即可。3）尚有一种环境，满意了条件总体样本数大于样本的维数，可是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，好比A（3，4），B（5，6）；C（7，8），这种环境是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线（假如是大于二维的话，较量巨大？？？）。这种环境下，也回收欧式间隔计较。4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满意的，而所有样本点呈现3）中所描写的环境是很少呈现的，所以在绝大大都环境下，马氏间隔是可以顺利计较的，可是马氏间隔的计较是不不变的，不不变的来历是协方差矩阵，这也是马氏间隔与欧式间隔的最大差别之处。我们熟悉的欧氏间隔固然很有用，但也有明明的缺点。它将样品的差异属性（即各指标或各变量）之间的不同等同对待，这一点有时不能满意实际要求。马氏间隔有许多利益。它不受量纲的影响，两点之间的马氏间隔与原始数据的丈量单元无关；由尺度化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计较出的二点之间的马氏间隔沟通。马氏间隔还可以解除变量之间的相关性的滋扰。它的缺点是夸大了变革微小的变量的浸染。?马氏间隔的计较：[plain] view plain copy print?%欧氏间隔和马氏间隔的计较 ?x=[1 2;1 3;2 2;3 1]; ?[mx,nx]=size(x); ?Dis=ones(mx,nx);%发生全1的矩阵 ?C=cov(x);%计较协方差 ?for i=1:mx ?? ? for j=1:nx ?? ? ? ? D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5; ?? ? end ?end ?D ??Y=pdist(x,‘mahal‘) ?y=squareform(Y) ?[plain] view plain copy print??功效：前面.................