也稱歐幾里得距離，在乙個n維度的空間裡，求兩個點的距離，這個距離肯定是乙個大於等於零的數字，那麼這個距離需要用兩個點在各自維度上的座標相減，平方後加和再開方。
就是歐式距離的平方
相比歐氏距離要簡單得多，曼哈頓距離只要把兩個點座標的x座標相減取絕對值，y座標相減取絕對值，再加和。
也叫做余弦相似度，是用向量空間中兩個向量的夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那麼這兩個向量就越相近。要確定兩個向量方向是否一致，要用到餘弦定理計算向量的夾角。
閔式距離不是一種距離，而是一組距離的定義，是對多個距離度量公式的概括性表述。定義：兩個n維變數（可以理解為n維陣列，就是有n個元素）
其中p是乙個變引數，當p=1時，就是曼哈頓距離，當p=2時，就是歐式距離，當
西洋棋中，國王可以直行、橫行、斜行。國王走一步，可以移動到相鄰的8個方格之一。國王從格仔切比雪夫距離公式簡單理解為就是各座標數值差的最大值，在二維空間中的計算公式為：
機器學習之距離計算
神經網路的輸入模式向量的相似性測量可用向量之間的距離來衡量。常用的方法有歐氏距離法和余弦法兩種。1 歐式距離法 設x,xi為兩向量，其間的歐式距離 d越小，x與xi越接近，兩者相似，當d 0,時，x xi，以d t 常數 為依據，可對輸入向量模式進行聚類分析 2 向量的歐式距離計算 coding u...
機器學習 距離公式分析
目錄機器學習任務中，常用的距離公式有以下幾種 歐式距離 又稱歐幾里得距離 曼哈頓距離 又稱城市街區距離 切比雪夫距離 閔氏距離 又稱閔可夫斯基距離 標準化歐式距離 余弦距離 公式 d sqrt 其中 a,b 為兩個 n 維向量 理解 歐式距離在二維空間中代表某個點到另乙個點的直線距離。擴充套件到 n...
機器學習中常用距離的小結
設有兩個n維向量a x11,x12,x1n 和b x21,x22,x2n 1 曼哈頓距離 曼哈頓距離也稱為城市街區距離，數學表示式為 2 歐氏距離 歐氏距離就是我們熟悉的l2範數，數學表示式為 3 閔可夫斯基距離 閔可夫斯基距離可以看作歐氏距離的一種推廣，數學表示式為 可以看到，當p值取1時，閔可夫...