数组之间的距离

是指两个数组之间的差异程度或相似程度。在计算数组之间的距离时，可以使用不同的度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。

欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它衡量的是两个数组之间的直线距离。对于两个n维数组A和B，欧氏距离的计算公式为：
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曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是另一种常用的距离度量方法，它衡量的是两个数组之间的城市街区距离。对于两个n维数组A和B，曼哈顿距离的计算公式为：
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余弦相似度（Cosine Similarity）：余弦相似度是衡量两个数组之间的相似程度的一种度量方法。它通过计算两个数组之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。对于两个n维数组A和B，余弦相似度的计算公式为：
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数组之间的距离在很多领域都有广泛的应用，如数据挖掘、机器学习、图像处理等。通过计算数组之间的距离，可以帮助我们理解数据之间的关系，从而进行进一步的分析和处理。