常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。

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数据范围：涵盖中东国家包括沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克、科威特、阿联酋、阿曼、卡塔尔、巴林、土耳其、以色列、黎巴嫩、约旦、也门； 时间：2000-2019年逐年； 数据分辨率：2000m； 数据来源：基于2000-2019年16天MODIS卫星NDVI数据提取，经过年平均值计算，裁剪等操作，获取20年，每年9幅图像； 价格：先试卖9.9，需求人多再涨价，这个20年NDVI大范围处理，找人做3、4百都没人做。 分享方式：百度云盘链接；

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