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? 距离 ?
在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。
本文将常用的各种度量距离罗列出来并给出了Python的代码实现,大家只需要知道有哪些距离度量方式即可,需要的时候在详细的了解。
距离度量的种类
1. 欧氏距离
2. 曼哈顿距离
3. 切比雪夫距离
4. 闵可夫斯基距离
5. 标准化欧氏距离
6. 马氏距离
7. 编辑距离
8. 夹角余弦
Python实现
本文分享自 机器学习算法与Python学习 微信公众号,前往查看
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