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转载：https://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/80494779 详细: 1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 2.欧氏距离(Euclidean Distance) 3.曼哈顿距离(Manhattan ...

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计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1，欧氏距离（Euclidean distance） 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。计算公式为 二维空间中的欧氏距离： 三维空间中的欧式距离： n维空间 ...

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用，比如： 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式（图来自wikipedia）： 但是，余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别。 余弦相似度的取值范围在-1到1之间。完全相同时数 ...

使用向量叉积来求点到直线的距离 向量 p(x, y) 直线上的两点的向量：a(x1, y1), b(x2, y2) 向量 ab = a - b 点 p 到直线 ab 的距离：|p x ab| / |ab| |p x ab|是 p 和 ab 形成的四边面的面积，那么除以 底边|ab ...

余弦相似度： 两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个 点 ，来计算两点之间的 距离 ； 后者是看成坐标系中两个 向量 ，来计算两向量之间的 夹角 。 前者因为是 点 ，所以一般指 ...

计算距离的需求有两种：　　一种是给定一个特征集合X，然后计算Pairwise距离矩阵，那么可使用D=pdist(X,distance)的方式；　　另一种是给定两个对应的特征集合X和Y，然后计算X与Y对应的距离信息，使用D=pdist2(X,Y,distance)的方式；需注意，2011版本 ...