原文:欧氏距离和曼哈顿距离

欧式距离,其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离 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 曼哈顿距离,就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和: 图中红线代表曼哈顿距离,绿色代表欧氏距离,也就是直线距离,而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。曼哈顿距离 两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即d i,j xi xj yi yj ...

2019-10-31 18:41 0 758 推荐指数:

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在k-means或kNN,我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离

曼哈顿距离只计算水平或垂直距离,有维度的限制。另一方面,欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题。 因为,数据点可以存在于任何空间,欧氏距离是更可行的选择。例如:想象一下国际象棋棋盘,象或车所 做的移动是由曼哈顿距离计算的,因为它们是在各自的水平和垂直方向做的运动 ...

Fri Nov 16 22:23:00 CST 2018 0 2419
各种距离 欧式距离曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准欧氏距离、马氏距离、余弦距离、汉明距离、杰拉德距离、相关距离、信息熵

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b ...

Tue Apr 24 23:39:00 CST 2018 1 3508
pytorch 使用tensor 计算欧氏距离

pytorch 使用tensor 计算欧氏距离 Python 基础教程--解释器的创建和配置 ====================================================================== (For more information ...

Fri Oct 23 03:19:00 CST 2020 0 4375
星座图欧氏距离计算

公式:d2(a,b) = |a|2 + |b|2 - 2Re(ab*);(1) 证明: 令c = a - b; 则 |c|2 = d2(a,b) = |a|2 + |b|2 -2|a||b|co ...

Sat Jan 11 05:53:00 CST 2020 0 986
metric learning -- 马氏距离欧氏距离

一 基本概念 方差:(variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个 ...

Wed Sep 27 00:38:00 CST 2017 0 1658
机器学习之欧氏距离(Euclidean Distance)

​ 相关文章链接:算法文章汇总 欧式距离也称欧几里得距离,是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。 以古希腊数学家欧几里得命名的距离,也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。 ​ 欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean ...

Thu Jan 20 22:38:00 CST 2022 0 8518
 
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