机器学习中的数学——距离定义（十）： 布雷柯蒂斯距离（Bray Curtis Distance）

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布雷柯蒂斯距离（Bray Curtis Distance）主要用于生态学和环境科学，计算坐标之间的距离。该距离取值在$[0,1]$之间，也可以用来计算样本之间的差异。$n$维空间中的布雷柯蒂斯距离为：
$$d(x,y)=\frac{{\sum }_{i=1}^n|x_i-y_i|}{{\sum }_{i=1}^n{x}_i+{\sum }_{i=1}^n{y}_i}$$

下面我们来看一下布雷柯蒂斯距离的Python实现：

def BrayCurtisDistance(x, y):
    import numpy as np
    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    return np.sum(np.abs(x-y))/(np.sum(x)+np.sum(y))