Numeric Distances

Distance definition on numerical column(s), like for instance Euclidean or Manhattan distance. Parameters for missing value handling and normalization can be set depending on the selected distance function.

Options

Column Selection

Choose the columns for which the numeric distance measure is defined.

Distance Selection

Select and configure the distance to be used for measurement. Additional information is available through the help button in the configuration dialog.

Standard Distance (Euclidean/ Manhattan)
The Minkowski or Lp-Norm distance generalizes the Euclidean or Manhattan distance

Cosine Distance
Cosine similarity is a measure of similarity between two vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle between them. This distance function is 1 - cosine-similarity and can take range [0,2].

Input Ports

Input data.

Output Ports

The configured distance.

Best Friends (Incoming)

• Normalizer (9 %) 
• Column Filter (8 %) Streamable
• File Reader (7 %) Streamable
• CSV Reader (6 %) 
• Excel Reader (XLS) (4 %) StreamableDeprecated
• Partitioning (3 %) 
• Missing Value (3 %) 
• ARFF Reader (3 %) 
• Row Filter (2 %) Streamable
• Joiner (2 %) 
• Transpose (2 %) 
• Inject Variables (Data) (2 %) 
• Row Splitter (2 %) Streamable
• Number To String (1 %) Deprecated
• GroupBy (1 %) 
• Column Rename (1 %) Streamable
• Math Formula (1 %) Streamable
• Database Reader (legacy) (< 1 %) 
• Table Reader (< 1 %) Streamable
• DBSCAN (< 1 %) 
• Concatenate (< 1 %) Streamable
• String To Number (< 1 %) StreamableDeprecated
• RowID (< 1 %) Streamable
• Rule-based Row Filter (< 1 %) Streamable
• K Nearest Neighbor (Distance Function) (< 1 %) Deprecated
• XLS Reader (< 1 %) Deprecated
• Split Collection Column (< 1 %) 
• Table Creator (< 1 %) 
• Group Loop Start (< 1 %) 
• k-Means (< 1 %) 
• PCA Apply (< 1 %) Deprecated
• Category To Number (< 1 %) Streamable
• Column Aggregator (< 1 %) Streamable
• Column Appender (< 1 %) StreamableDeprecated
• Column Resorter (< 1 %) Streamable
• One to Many (< 1 %) 
• Pivoting (< 1 %) 
• Sorter (< 1 %) 
• Column Splitter (< 1 %) Streamable
• Rule Engine (< 1 %) Streamable
• Statistics (< 1 %) 
• Color Manager (< 1 %) 
• Distance Matrix Calculate (< 1 %) 
• Distance Matrix Reader (< 1 %) 
• k-Medoids (< 1 %) 
• Math Formula (Multi Column) (< 1 %) Streamable
• Column Filter (< 1 %) 
• Parameter Optimization Loop Start (< 1 %) 
• R Snippet (< 1 %) 
• Date&Time Difference (< 1 %) Streamable
• Outlier Removal (< 1 %) 
• R Snippet (< 1 %) 
• Java Snippet (< 1 %) Streamable
• Chunk Loop Start (< 1 %) 
• X-Partitioner (< 1 %) 
• Cluster Assigner (< 1 %) Streamable
• Hierarchical Clustering (< 1 %) 
• Decision Tree Predictor (< 1 %) 
• K Nearest Neighbor (< 1 %) StreamableDeprecated
• PCA Compute (< 1 %) Deprecated
• PCA (< 1 %) Deprecated
• Regression Predictor (< 1 %) Deprecated
• SMOTE (< 1 %) 
• Simple Regression Tree Predictor (< 1 %) Streamable
• Distance Matrix Pair Extractor (< 1 %) 
• Concatenate (Optional in) (< 1 %) StreamableDeprecated
• Create Bit Vector (< 1 %) 
• Create Byte Vector (< 1 %) 
• Column Auto Type Cast (< 1 %) 
• Insert Column Header (< 1 %) 
• Column Rename (Regex) (< 1 %) Streamable
• Linear Correlation (< 1 %) Deprecated
• Correlation Filter (< 1 %) 
• Domain Calculator (< 1 %) 
• Double To Int (< 1 %) Streamable
• Equal Size Sampling (< 1 %) 
• Reference Column Filter (< 1 %) Streamable
• HiLite Row Splitter (< 1 %) 
• Missing Value Column Filter (< 1 %) 
• Nominal Value Row Filter (< 1 %) Streamable
• Reference Row Filter (< 1 %) 
• Low Variance Filter (< 1 %) 
• Normalizer (PMML) (< 1 %) 
• Round Double (< 1 %) Streamable
• Row Sampling (< 1 %) 
• Shuffle (< 1 %) 
• String Manipulation (< 1 %) Streamable
• Rule-based Row Splitter (< 1 %) Streamable
• Cache (< 1 %) 
• Color Appender (< 1 %) 
• Parallel Chunk Start (< 1 %) 
• Visual 2D Data Generator (< 1 %) 
• Similarity Search (< 1 %) 
• MoSS MCSS Molecule Similarity (< 1 %) 
• Geo-Coordinate Row Filter (< 1 %) 
• Excel Reader (XLS) (< 1 %) StreamableDeprecated
• Java Snippet (simple) (< 1 %) 
• Vocabulary Extractor (< 1 %) 
• Category To Class (< 1 %) 
• NGram Creator (< 1 %) 
• Document Vector (< 1 %) 
• Document Vector Applier (< 1 %) 
• Term Vector (< 1 %) 
• Image Features (< 1 %) 
• Node Adjacency Matrix (< 1 %) 
• Python Script (1⇒1) (< 1 %) Deprecated
• Python Script (2⇒1) (< 1 %) 
• R Source (Table) (< 1 %) 
• Extract Time Window (legacy) (< 1 %) 
• RDKit Descriptor Calculation (< 1 %) Streamable
• RDKit Fingerprint (< 1 %) Streamable
• Show all 111 recommendations

Best Friends (Outgoing)

• DBSCAN (31 %) 
• k-Medoids (18 %) 
• K Nearest Neighbor (Distance Function) (15 %) Deprecated
• Hierarchical Clustering (DistMatrix) (12 %) 
• Distance Matrix Calculate (11 %) 
• Similarity Search (8 %) 
• Aggregated Distance (3 %) 
• OPTICS Cluster Compute (< 1 %) 
• K Nearest Neighbor (Distance Function) (< 1 %) 
• Column Distance (< 1 %) 
• Model Writer (< 1 %) 
• p-Dispersion (< 1 %) 
• Show all 12 recommendations

Workflows

• 02_​Anonymize_​personal_​data (KNIME Hub) 
• 02_​Performing_​a_​k-Medoids_​Clustering (KNIME Hub) 
• 05_​Feature_​Selection (KNIME Hub) 
• 05_​Feature_​Selection_​solution (KNIME Hub) 
• 07_​Gene_​Expression_​Analysis (KNIME Hub) 
• 07_​Simple_​Document_​Classification_​Using_​Word_​Vectors (KNIME Hub) 
• 2019_​08_​07_​K_​MeansWithDistances (KNIME Hub) 
• CS-163 Porters Five Forces - Part 03 Bargaining Power of Buyers v03 (KNIME Hub) 
• Distanz (KNIME Hub) 
• Four_​Techniques_​Outlier_​Detection (KNIME Hub) 
• HeatTraKR (KNIME Hub) 
• Hierarchical Clustering and Heatmap (KNIME Hub) 
• outlier_​detection_​techniques (KNIME Hub) 
• PhD_​Articles (Seen Another Way) 
• silhouette (KNIME Hub) 
• text clustering of Wikipeidia articles (KNIME Hub) 
• TroveKleaner (Seen Another Way) 
• TroveKleaner (KNIME Hub) 
• Show all 18 workflows

Installation

To use this node in KNIME, install KNIME Distance Matrix from the following update site:

A zipped version of the software site can be downloaded here. Read our FAQs to get instructions about how to install nodes from a zipped update site.

Developers

You want to see the source code for this node? Click the following button and we’ll use our super-powers to find it for you.