算法 - 欧几里得距离公式
欧氏距离（Euclidean distance） 欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2 ...
原文：推荐算法-欧几里得距离
一 欧几里得距离 用来记录两个向量之间的距离。 欧氏距离越小，两个用户相似度就越大， 欧氏距离越大，两个用户相似度就越小。 二维空间的公式： 其中， 为点 与点 之间的欧氏距离 为点 到原点的欧氏距离。 三维空间的公式： n维空间的公式： 二 闵可夫斯基距离 当p 时，即为曼哈顿距离 当p 时，即为欧几里得距离 当 时，即为切比雪夫距离 三 实现一个简单的音乐推荐系统 基于相似用户做推荐 跟你听 ...
2019-08-25 00:05 0 760 推荐指数：
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