机器学习中的距离计算
来源:互联网 发布:人工智能爱理酱本子 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 19:18
1、Euclidean distance 欧氏距离
也叫作欧几里得距离,就是两个点的直线距离,计算方式就是平方差的异相加开根号。
2.Manhattan distance 曼哈顿距离
这个距离值得应该是实际生活中两点可达的距离,比如下图:
这个时候因为有河流存在,所以A不能直接到达B,需要走红色路径通过桥来去到B,这个时候AB绿色路径就是欧式距离,红色部分的路径就是Manhattan distance.
3. 以上两种其实都是Lp-norm范数的特殊形式
4. 马氏距离
关于马氏距离比较详细的一个解释,可以看这位博主的博客,很棒:
http://blog.csdn.net/jmy5945hh/article/details/20536929
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