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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。

　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。

本文目录：

1.欧氏距离

2.曼哈顿距离

3. 切比雪夫距离

4. 闵可夫斯基距离

5.标准化欧氏距离

6.马氏距离

7.夹角余弦

8.汉明距离

9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数

10.相关系数& 相关距离

11.信息熵

1. 欧氏距离(EuclideanDistance)