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 ...

曼哈顿距离 很有意思的名字 百度告诉我.........算了你还是自己去百度吧 定义\(a(x1,y1),b(x2,y2)\)，a,b两点的曼哈顿距离就是 \(dis(a,b)=|x1-x2|+|y1-y2|\) 切比雪夫距离 定义\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b两点 ...

　　欧几里得距离，欧氏距离，也就是我们熟知的距离，可扩展至m维 　　2维：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2) 　　3维：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2) 　　m维：d=sqrt(∑(xi,1-xi,2)2) 　　曼哈顿距离，出租车 ...

)^2 + (y1-y2)^2 + (z1-z2)^2 ) 2.曼哈顿距离：两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和 d ...

最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。 这些距离部分直观表示 ...

曼哈顿距离: 是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 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|。 对于一个具有正南正北、正东正西方 ...

一、概念 余弦相似度： 余弦距离：1-cos(A,B) 欧式距离： 二、两者之间的关系 当向量的模长是经过归一化的，此时欧氏距离与余弦距离有着单调的关系： 在此场景下，如果选择距离最小（相似度最大）的近邻，那么使用余弦相似度和欧氏距离的结果是相同的。 推导 ...

欧式距离计算公式： 曼哈顿距离计算公式： 明考斯基距离计算公式：d(i,j) = (|xi1-xj1|q+|xi2-xj2|q+……+|xip-xjp|q)1/q 当q=1时该公式就是曼哈坦距离公式；当q=2时，是欧几里得距离公式。 图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧式距离，也就是直线 ...