歐式距離想必很熟悉了，就是兩個特徵向量長度平方和的平方根嘛
優勢：簡單直觀
劣勢：若某些特徵比其他特徵值大很多，精度就會比較差。此外，若有很多特徵值為0，也就是所謂的稀疏矩陣，結果也不準確。總之，穩定性不是很好
曼哈頓距離是兩個特徵在標準座標系中絕對軸距之和（沒有使用平方距離），又稱街區距離。
優勢：在某些情況下具有更高的穩定性
劣勢：若資料集中某些特徵值過大，這些特徵會掩蓋其他特徵間的近鄰關係
余弦距離指的是特徵向量夾角的余弦值，忽略了特徵向量的長度
優勢：更適合解決異常值和資料稀疏問題，適用於特徵向量很多的情況
劣勢：丟棄了向量長度所包含的在某些場景下可能會很有用的一些資訊
三種距離更直觀的表示見下圖：
參考自python資料探勘入門與實踐
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