本文探讨了距离度量中的关键概念，包括欧氏距离、余弦相似度、KL散度和马氏距离，通过Python代码示例展示了它们在实际应用中的计算和区别。适合理解不同距离度量在信息检索、特征工程中的选择。
1、距离度量：欧氏距离，余弦距离，KL散度，马氏距离
参考文章：距离度量：欧氏距离，余弦距离，KL散度，马氏距离（含python代码实现）_rosefunR的博客-优快云博客
2、距离相似度计算总结——欧式距离、余弦相似度、杰卡德、互信息
参考文章：
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1、距离度量：欧氏距离，余弦距离，KL散度，马氏距离
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