K-最近邻算法中的距离度量有哪些方法？

在K-最近邻算法中，距离度量是非常重要的一部分，常用的距离度量方法有以下几种：

欧氏距离

欧氏距离是最常见的距离度量方法，它是两个向量之间的直线距离。

曼哈顿距离

曼哈顿距离是指两个向量在每个维度上差的绝对值之和。

闵可夫斯基距离

闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一般化

切比雪夫距离

切比雪夫距离是指两个向量在每个维度上差的最大值。

余弦相似度

余弦相似度是用来衡量两个向量方向的差异性，它是两个向量的夹角的余弦值，范围在-1到1之间。