一、歐幾里得距離 用來記錄兩個向量之間的距離。 歐氏距離越小，兩個用戶相似度就越大， 歐氏距離越大，兩個用戶相似度就越小。 二維空間的公式： 其中， 為點 與點 之間的歐氏距離； 為點 到原點的歐氏距離 ...

　　歐幾里得距離，歐氏距離，也就是我們熟知的距離，可擴展至m維 　　2維：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2) 　　3維：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2) 　　m維：d=sqrt(∑(xi,1-xi,2)2) 　　曼哈頓距離，出租車 ...

參考資料：百度百科,https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/8253530.html 1. 歐幾里得距離 計算公式（n維空間下） 二維：dis=sqrt( (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 ) 三維：dis=sqrt( (x1-x2 ...

距離本意就是兩個目標的某一特征集從一個變成另一個需要的最小操作。廣泛使用於相似度比較領域。機器學習中經常用的距離有： 1. 歐氏距離 ( Euclidean Distances) 2. 曼哈頓距離 3. 切比雪夫距離 4. 閔可夫斯基距離 5. 標准化歐氏距離 6. 馬氏距離 7. ...

1. 定義： 二維下點坐標 ( x , y ) 空間里有兩個點（ xi , yi ) ( xj , yj ) 他們橫坐標距離為 dx = | xi - xj | ，縱坐標距離為 dy = | yi - yj | 他們的切比雪夫距離是橫坐標距離和縱坐標距離中值大的那一個 ...

歐幾里得算法 歐幾里得算法，也叫輾轉相除，簡稱 gcd，用於計算兩個整數的最大公約數 　　定義 gcd(a,b) 為整數 a 與 b 的最大公約數 給定整數a和b，且b>0，重復使用帶余除法，即每次的余數為除數去除上一次的除數，直到余數為0，這樣可以得到下面一組 ...

求最大公約數，一般采用gcd算法。http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AC%A7%E5%87%A0%E9%87%8C%E5%BE%97%E7%AE%97%E6%B3%95 gcd算法簡單高效，是對數級別的算法。 下面給出它的遞歸形式和迭代形式 ...

求證：歐幾里得算法（也叫輾轉相除法），即： gcd(a, b) = gcd(b, a mod b) 證明： 前提公式： \(\left . \begin{array}{lcr} a = md \\ b = \ nd \\ m、n互質 \end{array} \right ...