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在给定条件下如何计算欧几里得距离?

欧几里得距离(Euclidean distance)是指在数学中用于计算两个点之间的直线距离的一种度量方式。在二维平面上,给定两个点的坐标 (x1, y1) 和 (x2, y2),欧几里得距离可以通过以下公式计算:

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

在三维空间中,给定两个点的坐标 (x1, y1, z1) 和 (x2, y2, z2),欧几里得距离可以通过以下公式计算:

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2)

欧几里得距离的计算方法可以推广到更高维度的空间。

欧几里得距离在许多领域都有广泛的应用,例如机器学习、数据挖掘、图像处理等。在机器学习中,欧几里得距离常用于计算样本之间的相似性或距离,例如在聚类算法中用于确定样本之间的距离,或者在最近邻算法中用于寻找最相似的样本。

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【译】向量搜索的相似度度量

在这篇文章中,我们将涵盖: 向量相似度度量 L2 或欧几里得距离 L2 距离如何工作的? 何时应该使用欧几里得距离? 余弦相似度 余弦相似度是如何工作的? 何时应该使用余弦相似度?...L2 或欧几里得距离如何工作的? l2 那么,我们已经想象了 L2 距离空间中是如何工作的;在数学中它是如何工作的呢?让我们首先将两个向量想象为一列数字。将这些数字列表上下对齐,然后向下相减。...使用欧几里得距离的一个主要原因是当您的向量具有不同的大小(magnitudes)时。您主要关心的是您的词汇空间中或语义上的距离有多远。...因此,当我们关心方向和距离时,我们使用内积。例如,你必须穿过墙壁跑到冰箱的直线距离。 内积是如何工作的? IP 内积应该看起来很熟悉。它只是余弦计算的前 ⅓ 部分。...这意味着我们使用倒排文件索引[10]或类似HNSW[11]的图索引时应该小心使用内积。 译注:倒排文件索引或HNSW(一种图索引方法)这类数据结构中,我们通常希望快速找到与给定查询最相似的项。

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9个数据科学中常见距离度量总结以及优缺点概述

许多算法,无论是监督或非监督,都使用距离度量。这些度量,如欧几里得距离或余弦相似度,经常可以k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。 理解距离测量域比你可能意识到的更重要。...也许haversine 距离是更好的选择! 知道何时使用哪种距离量度可以帮助您从分类不正确的模型转变为准确的模型。 本文中,我们将研究许多距离度量方法,并探讨如何以及何时最佳地使用它们。...我们从最常见的距离度量开始,即欧几里得距离。最好将距离量度解释为连接两个点的线段的长度。 该公式非常简单,因为使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。 ?...曼哈顿距离是指两个矢量之间的距离,如果它们只能移动直角。计算距离时不涉及对角线移动。 ? 缺点 尽管曼哈顿距离高维数据中似乎可以工作,但它比欧几里得距离更不直观,尤其是高维数据中使用时。...当您拥有一个预测图像片段(例如汽车)的深度学习模型时,可以使用Jaccard索引来计算给定真实标签的预测片段的准确性。 同样,它也可以用于文本相似度分析,以衡量文档之间的选词重叠程度。

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可达距离概念 : ① 前提 : 样本 O 必须是核心对象 ; ② 核心距离 : 样本 O 的核心距离 ; ③ 欧几里得距离 : O 和 p 之间的 欧几里得距离 , 这里与 曼哈顿距离...样本 O 核心距离范围内 ; ⑥ 样本 p_2 : 样本 O 核心距离范围外 , \varepsilon 半径之内 ; 2 ....可达距离 : ① 样本 O 与 样本 p_1 的可达距离 : 核心距离 \varepsilon' 与 O 与 p_1 欧几里得距离 选较大的那个 , 选择 核心距离 ; ② 样本...O 与 样本 p_2 的可达距离 : 核心距离 \varepsilon' 与 O 与 p_2 欧几里得距离 选较大的那个 , 选择 欧几里得距离 ; VI ....O 与其核心距离外的样本的可达距离 都是 样本 O 与其它样本的 欧几里得距离 ; VII .

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欧几里得距离欧几里得空间中两点之间的直线距离。通过计算欧几里得距离,可以识别给定样本的最近邻居,并根据邻居的多数类(用于分类)或平均值(用于回归)进行预测。...处理连续的实值特征时,使用欧几里得距离很有帮助,因为它提供了一种直观的相似性度量。 2、曼哈顿距离 Manhattan Distance 两点坐标的绝对差值之和。...闵可夫斯基距离可以根据样本的特征来衡量样本之间的相似性或不相似性。该算法通过计算适当p值的闵可夫斯基距离,识别出给定样本的最近邻居,并根据邻居的多数类(用于分类)或平均值(用于回归)进行预测。...使用曼哈顿距离时,KNN算法与欧氏距离保持一致,只需要将距离计算函数euclidean_distance修改为manhattan_distance。...总结 根据上面的结果,我们可以得到以下的结论: 不进行特征缩放时,欧几里得距离和闵可夫斯基距离都达到了0.982456的最高精度。

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也许Haversine距离会是一个更好的选择! 知道何时使用哪种距离测量方法可以帮助你从一个差的分类器变成一个准确的模型。 本文中,我们将介绍不同的距离测量方法,并探索如何以及何时最好地使用它们。...缺点 虽然这是一种常见的距离测量方法,但欧几里得距离并不是尺度不变的,这意味着计算出的距离可能会根据特征的单位而有所偏斜。通常情况下,使用这种距离测量之前,需要对数据进行归一化。...曼哈顿距离公式为: 缺点 虽然曼哈顿距离对于高维数据似乎还不错,但它是一个比欧几里得距离更不直观的测量方法,尤其是高维数据中使用时。...当你有一个深度学习模型预测图像的片段时,例如,一辆汽车,Jaccard指数就可以用来计算给定真实标签的预测片段的准确度。同样,它也可以用于文本相似性分析,以衡量文档之间的选词重叠程度。...Haversine距离 Haversine距离是指球面上两点之间的经度和纬度距离。 ? 它与欧几里得距离非常相似,因为它计算的是两点之间的最短线。

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常用的相似度度量总结:余弦相似度,点积,L1,L2

从下图可以看出,点A(1.5, 1.5)和点B(2.0, 1.0)二维嵌入空间中距离很近。当计算余弦相似度时,得到0.948的值也可以确认两个向量非常相似。...使用余弦相似度来计算研究论文之间的相似度是很常见的。如果使用点积,研究论文之间的相似性是如何变化的? 余弦相似度考虑向量的方向和大小,使其适用于向量的长度与其相似度不直接相关的情况。...曼哈顿(L1)和欧几里得(L2)距离 曼哈顿距离通过将每个维度的绝对差相加来计算距离,而欧几里得距离计算点之间的直线距离。 曼哈顿距离适用于涉及网格状运动的场景,或者当单个维度具有不同的重要性时。...当测量最短路径或当所有维度对距离的贡献相等时,欧几里得距离是理想的。 大多数情况下,对于同一对点,曼哈顿距离欧几里得距离产生更大的值。...曼哈顿距离欧几里得距离适用于空间坐标的距离测量。 曼哈顿距离常用于计算城市街道的距离,也用于特征选择和聚类等数据分析任务。欧几里得距离广泛用于空间中的距离测量,机器学习、数据挖掘和图形处理等领域。

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