欧式距离及代码实现

KNN算法详解-原理、实现代码(python3) 以前我总是用函数调库来实现机器学习模型,被男朋友diss了无数次..... 现在觉得他说的确实有道理,既然学了算法那肯定原理和代码都得会才算是彻底弄懂了算法,所以这篇文章相当于之前那篇介绍如何调库的文章的进阶! ------------目录--------------- 1 KNN原理 2 伪代码 3 实现(简化版) 4 调用sklearn库实现KNN(源代码浅浅滴解析) 1 KNN... 阅读详情

定义

欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

                                                  

计算公式

二维空间的公式

   

其中,  为点 与点  之间的欧氏距离;  为点 (x2,y2)到原点的欧氏距离。

三维空间的公式

      

n维空间的公式

代码实现

原生公式代码实现

import math
def euclidean(x, y):
    d = 0.
    for xi, yi in zip(x, y):
        d += (xi-yi)**2
    return math.sqrt(d)
a=euclidean([1,2,3], [4,5,6])
# 5.196152422706632

使用numpy库 

vector1 = np.array([1,2,3])  
vector2 = np.array([4,5,6])  
  
op1=np.sqrt(np.sum(np.square(vector1-vector2)))  
op2=np.linalg.norm(vector1-vector2)  
print(op1)  
print(op2) 
# 5.196152422706632
# 5.196152422706632

 

图像识别中欧氏距离与余弦距离的介绍与代码 欧氏距离和余弦相似度: 为什么要引入这两个东西呢,打个比方当我们使用facenet或者其他模型提取一张人脸的1024个特征点后怎么才能知道它是属于谁的人脸呢。这时候这两种方法就起关键作用。 Sample(假如提取的一个人的人脸特征向量如下): [0.79533959,0.31125495,0.33145159 … 0.21212415,0.7672149 ,0.68650482](1024列) 首先可以把它看成一个1024维度的向量,如果进行人脸匹配的话,就需要与数据库进行比对,假如数据库中已录入有一万张 阅读详情

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Waldenz
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