计算权重的相似度得分

假设有一个数据集如下：计算权重的相似度得分

dataA: { 
    attribute1: x, 
    attribute2: y, 
    attribute3: z 
}

我想要计算类似的结构化数据之间的相关性（如：dataA, dataB, dataC ...）

我有一个相似性度量每个数据集的每个属性。（如：的x与attribute1其它值的相似性为0.11，的y与attribute2其它值相似度0.22，具有的attribute3其它值的z相似度0.33）

我要去呈现的相关性得分其中，权重为每个属性定义的加权平均的方法（如：重attribute1是w1等）：

Score for dataA = { (0.11 x w1) + (0.22 x w2) + (0.33 x w3) }/{w1 + w2 + w3}

如果我打算做一个实验，找到最优权重，我该怎么办它？

UPDATE：

我可以做一个试验，以检查每个属性值的概率要更改，然后使用该值不知何故？

回答