简述标称属性、非对称二元属性和数值属性的相似性度量方法，并基于Numpy计算数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见的距离度量，其中闵可夫斯基距离中的p取值为2

好的，让我来回答您的问题。以下是对标称属性、非对称二元属性和数值属性的相似性度量方法的简述：

1. 标称属性：将数据对象分成几个互不相交的子集，每个子集是一个属性值的集合。相似性度量方法可以采用简单匹配系数、Jaccard系数、Dice系数等。

2. 非对称二元属性：具有两个取值，但两个取值的含义不同。比如，一个数据对象的“出生地”属性可以是“城市”或“农村”。相似性度量方法可以采用卡方统计量、关联规则等。

3. 数值属性：属性的值是实数或整数，相似性度量方法可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等方法。

现在，我来基于Numpy计算数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见距离度量：

1. 曼哈顿距离：dist(x,y) = ||x-y||1 = |x1-y1|+|x2-y2|+...+|xn-yn|

计算得到：dist(x,y) = |2-1|+|4-4|+|3-2|+|6-7|+|8-5|+|2-3| = 12

2. 欧氏距离：dist(x,y) = ||x-y||2 = sqrt((x1-y1)2+(x2-y2)2+...+(xn-yn)2)

计算得到：dist(x,y) = sqrt((2-1)2+(4-4)2+(3-2)2+(6-7)2+(8-5)2+(2-3)2) = 5.7446

3. 闵可夫斯基距离：dist(x,y) = ||x-y||p = (|x1-y1|p + |x2-y2|p + ... + |xn-yn|p)1/p

当p=2时，闵可夫斯基距离变为欧氏距离。因此，此处p=2。计算得到：dist(x,y) = (|2-1|2+|4-4|2+|3-2|2+|6-7|2+|8-5|2+|2-3|2)1/2 = 5.7446

以上就是我对问题的回答，希望能够帮到您。谢谢！