SimilarityMeasure&Distance Measure(相似性与距离度量)

本文介绍了多种在信息技术领域中常用的相似性和距离度量方法,包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等,并详细解释了它们的应用场景。

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 SimilarityMeasure&Distance Measure(相似性与距离度量):

  EuclideanDistance(欧式距离),Manhattan Distance(曼哈顿距离),Chebyshev Distance(切比雪夫距离),Minkowski Distance(闵可夫斯基距离),Standardized EuclideanDistance(标准化欧氏距离),Mahalanobis Distance(马氏距离),Cos(Cosine 余弦),Hamming Distance/EditDistance(汉明距离/编辑距离),Jaccard Distance(杰卡德距离),Correlation CoefficientDistance(相关系数距离),Information Entropy(信息熵),KL(Kullback-LeiblerDivergence KL散度/Relative Entropy 相对熵)。

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