距离与相关性

       在机器学习和数据挖掘中，经常需要知道个体间的差异，进而评价个体的相似度和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数d(x,y)需要满足下面几个条件：

1）d(x,x)=0  //到自己的距离为0
2）d(x,y)≥0  //距离非负
3）d(x,y)=d(y,x) //对称性
4）d(x,k)+d(y,k)≥d(x,y)  //三角形法则

距离度量

（1）闵可夫斯基距离