机器学习距离计算

最新推荐文章于 2021-07-08 15:34:41 发布
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#机器学习 #算法

本文介绍了机器学习中常见的距离计算方法，包括闵可夫斯基距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦、汉明距离、杰卡德相似系数和信息熵。这些距离和相似度度量在多维空间点间距离、字符串比较、集合相似度和信息量评估等方面有着广泛应用。

1.闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)
设有两个n维向量A(x1,x2,x3,….xn)和B(y1,y2,y3,….yn)间的闵可夫斯基距离定义为：
                   
其中p是一个参数。
当p=1时，就是曼哈顿距离；
当p=2时，就是欧式距离；
当p->无穷时，就是切比雪夫距离。

2.欧式距离 （Euclidean Distance）

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