微分动力系统原理 这本书里有介绍 　　Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式：假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 　　H(A,B)=max(h(A,B),h(B ...

　Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式：假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 　　H(A,B)=max(h(A,B),h(B ...

Hausdorff 距离 首先，我们来看一下两个集合之间的最短距离的描述： 　　非常形象的定义了关于两个集合之间的最短距离。Hausdorff距离则是前面的min取max。 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式 ...

给定欧氏空间中的两点集 ， ，Hausdorff距离就是用来衡量这两个点集间的距离。 　　其中， ， 。 称为双向Hausdorff距离， 称为从点集A到点集B的单向Hausdorff距离。相应地 称为从点集B到点集A的单向Hausdorff距离。 下面从一 ...

Hausdorff距离是根据Hausdorff(1868-1942)命名的，Hausdorff距离是指某一集合中离另一集合最近点的所有距离的最大值 。 通常用如下公式表示： 需要注意的是h(A,B)和h(B,A)通常不相等，所以可以定义更一般的Hausdorff距离： matlab ...

标题闵可夫斯基距离(LP距离)、曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离、马哈拉诺比斯距离、相关系数、夹角余弦 在聚类中，可以将样本集合看作是向量空间中的点的集合，以该空间的距离表示样本之间相似度。常用的距离有闵可夫斯基距离，闵可夫斯基距离距离越大相似度越小，距离越小相似度越大。 定义 ...

Wasserstein distance（EM距离） 一、总结 一句话总结： ①、Wasserstein 距离又叫Earth-Mover距离（EM距离），用于衡量两个分布之间的距离， ②、定义：$$W ( P _ { 1 } , P _ { 2 } ) = \inf _ { \gamma ...

　　看knn算法时无意间发现这个算法，但是维基上有错误的示例和python代码。。。因为汉明距离并不是求相同长度字符串（或相同长度的整数）之间的字符（或数位）差异个数。 　　正确的详见：https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Hamming_distance ...