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各种相似性度量及Python实现

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昱良
发布2018-04-08 16:09:27
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发布2018-04-08 16:09:27
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文章被收录于专栏:机器学习算法与Python学习

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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

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原始发表:2017-07-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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