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计算两行以上的Hellinger距离

Hellinger距离是一种用于衡量两个概率分布之间相似性的统计指标。它是由德国数学家Ernst Hellinger在1909年提出的,常用于概率论、统计学和信息论等领域。

Hellinger距离的计算公式如下: H(P,Q) = √(1/2) * √(Σ√(p_i*q_i))

其中,P和Q分别表示两个概率分布,p_i和q_i分别表示P和Q在第i个事件上的概率。

Hellinger距离的取值范围在[0,1]之间,当两个概率分布完全相同时,Hellinger距离为0;当两个概率分布完全不同时,Hellinger距离为1。Hellinger距离越小,表示两个概率分布越相似。

Hellinger距离在机器学习和数据挖掘中有广泛的应用,例如聚类分析、分类算法、图像处理、自然语言处理等。在聚类分析中,可以使用Hellinger距离来度量样本之间的相似性,从而将相似的样本聚集在一起。在分类算法中,可以使用Hellinger距离来计算样本与各个类别之间的距离,从而进行分类决策。

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