求混合型属性间的相异性[对象，Test-1标称，Test-2序数，Test-3非对称二元，Test-4数值；1，A，银牌，P，60；2，C，金牌，N，20；3，B，铜牌，N，30；4，B，金牌，P，40；5，C，铜牌，N，50}

混合型属性间的相异性可以通过计算不同属性之间的距离或相似度来衡量。以下是一种可能的方法：

1. 对于标称属性（Test-1），可以使用编辑距离（Levenshtein距离）来计算对象之间的距离。例如，对象1和对象4之间的距离为1，因为它们的Test-1值不同。

2. 对于序数属性（Test-2），可以将每个值映射到一个数值，然后计算它们之间的欧氏距离。例如，对象1和对象4之间的距离为1，因为它们的Test-2值之间的差异为1（银牌和金牌之间的差异为1，金牌和铜牌之间的差异为-1）。

3. 对于非对称二元属性（Test-3），可以使用杰卡德相似系数来计算对象之间的相似度。例如，对象1和对象2之间的相似度为0，因为它们的Test-3值不同。对象2和对象3之间的相似度为0.5，因为它们都有一个"N"值，但对象4没有。

4. 对于数值属性（Test-4），可以计算对象之间的欧氏距离。例如，对象1和对象4之间的距离为20，因为它们的Test-4值之间的差异为20（60和40之间的差异为20）。

综上所述，这些对象之间的相异性可以通过将不同属性之间的距离或相似度组合起来来计算。具体方法取决于应用场景和数据集的特点。

相关问题

求混合型属性间的相异性矩阵[对象，Test-1序数，Test-2标称，Test-3数值；1，大，黑色，65；2，小，黄色，15；3，中，红色，55；4，中，黑色，40；5，大，红色，60}

根据题目给出的对象和属性，我们可以得到以下表格：

| 对象 | Test-1序数 | Test-2标称 | Test-3数值 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 大 | 黑色 | 65 |
| 2 | 小 | 黄色 | 15 |
| 3 | 中 | 红色 | 55 |
| 4 | 中 | 黑色 | 40 |
| 5 | 大 | 红色 | 60 |

根据题目，我们需要求出混合型属性间的相异性矩阵，因此需要对数据进行处理。首先，将 Test-1 序数属性转换成数值属性，转换方法为：大=3，中=2，小=1。然后，对 Test-2 标称属性进行编码，编码方法为：黑色=1，红色=2，黄色=3。最后，对 Test-1 和 Test-2 属性进行标准化处理，使得它们的数值在0到1之间。

处理后的数据如下表所示：

| 对象 | Test-1序数 | Test-2标称 | Test-3数值 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 1 | 1 | 0.8462 |
| 2 | 3 | 3 | 0.0000 |
| 3 | 2 | 2 | 0.6923 |
| 4 | 2 | 1 | 0.3077 |
| 5 | 1 | 2 | 0.6154 |

接下来，我们可以用以下公式计算相异性矩阵：

$D_{ij}=\sqrt{\sum_{k=1}^{m}w_{k}\cdot d_{ik}\cdot d_{jk}}$

其中，$m$ 为属性数，$w_k$ 为第 $k$ 个属性的权重，$d_{ik}$ 和 $d_{jk}$ 分别为第 $i$ 个对象和第 $j$ 个对象在第 $k$ 个属性上的值的差异程度。

假设所有属性的权重相等，即 $w_k=1/m$，则计算相异性矩阵的公式可以简化为：

$D_{ij}=\sqrt{\frac{1}{m}\sum_{k=1}^{m}(d_{ik}-d_{jk})^2}$

根据这个公式，我们可以得到以下相异性矩阵：

| 对象 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 0.0000 | 1.1564 | 0.4238 | 0.4238 | 0.2309 |
| 2 | 1.1564 | 0.0000 | 1.2665 | 1.2665 | 1.1564 |
| 3 | 0.4238 | 1.2665 | 0.0000 | 0.3846 | 0.1923 |
| 4 | 0.4238 | 1.2665 | 0.3846 | 0.0000 | 0.6154 |
| 5 | 0.2309 | 1.1564 | 0.1923 | 0.6154 | 0.0000 |

因此，混合型属性间的相异性矩阵为上表所示。