微分動力系統原理 這本書里有介紹 　　Hausdorff距離是描述兩組點集之間相似程度的一種量度，它是兩個點集之間距離的一種定義形式：假設有兩組集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},則這兩個點集合之間的Hausdorff距離定義為 　　H(A,B)=max(h(A,B),h(B ...

　Hausdorff距離是描述兩組點集之間相似程度的一種量度，它是兩個點集之間距離的一種定義形式：假設有兩組集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},則這兩個點集合之間的Hausdorff距離定義為 　　H(A,B)=max(h(A,B),h(B ...

Hausdorff 距離 首先，我們來看一下兩個集合之間的最短距離的描述： 　　非常形象的定義了關於兩個集合之間的最短距離。Hausdorff距離則是前面的min取max。 Hausdorff距離是描述兩組點集之間相似程度的一種量度，它是兩個點集之間距離的一種定義形式 ...

給定歐氏空間中的兩點集 ， ，Hausdorff距離就是用來衡量這兩個點集間的距離。 　　其中， ， 。 稱為雙向Hausdorff距離， 稱為從點集A到點集B的單向Hausdorff距離。相應地 稱為從點集B到點集A的單向Hausdorff距離。 下面從一 ...

Hausdorff距離是根據Hausdorff(1868-1942)命名的，Hausdorff距離是指某一集合中離另一集合最近點的所有距離的最大值 。 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，所以可以定義更一般的Hausdorff距離： matlab ...

標題閔可夫斯基距離(LP距離)、曼哈頓距離、歐式距離、切比雪夫距離、馬哈拉諾比斯距離、相關系數、夾角余弦 在聚類中，可以將樣本集合看作是向量空間中的點的集合，以該空間的距離表示樣本之間相似度。常用的距離有閔可夫斯基距離，閔可夫斯基距離距離越大相似度越小，距離越小相似度越大。 定義 ...

Wasserstein distance（EM距離） 一、總結 一句話總結： ①、Wasserstein 距離又叫Earth-Mover距離（EM距離），用於衡量兩個分布之間的距離， ②、定義：$$W ( P _ { 1 } , P _ { 2 } ) = \inf _ { \gamma ...

　　看knn算法時無意間發現這個算法，但是維基上有錯誤的示例和python代碼。。。因為漢明距離並不是求相同長度字符串（或相同長度的整數）之間的字符（或數位）差異個數。 　　正確的詳見：https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Hamming_distance ...