1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最容易直觀理解的距離度量方法，我們小學、初中和高中接觸到的兩個點在空間中的距離一般都是指歐氏距離。 二維平面上點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離: 三維空間點a(x1,y1,z1)與b ...

曼哈頓距離 很有意思的名字 百度告訴我.........算了你還是自己去百度吧 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\)，a,b兩點的曼哈頓距離就是 \(dis(a,b)=|x1-x2|+|y1-y2|\) 切比雪夫距離 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b兩點 ...

　　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 ...

)^2 + (y1-y2)^2 + (z1-z2)^2 ) 2.曼哈頓距離：兩個點在標准坐標系上的絕對軸距總和 d ...

最近剛好用到距離相關的知識，於是過來回顧記錄一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉歐拉公式了，從小到大使用的最多的距離公式，比如兩點之間的距離、點到直線的距離等。 如今，在機器學習等領域，還有一些其他的公式也應用的非常廣，例如曼哈頓距離、余弦距離、馬氏距離等。 這些距離部分直觀表示 ...

曼哈頓距離: 是由十九世紀的赫爾曼·閔可夫斯基所創詞匯 ，是種使用在幾何度量空間的幾何學用語，用以標明兩個點在標准坐標系上的絕對軸距總和。 曼哈頓距離——兩點在南北方向上的距離加上在東西方向上的距離，即d（i，j）=|xi-xj|+|yi-yj|。 對於一個具有正南正北、正東正西方 ...

一、概念 余弦相似度： 余弦距離：1-cos(A,B) 歐式距離： 二、兩者之間的關系 當向量的模長是經過歸一化的，此時歐氏距離與余弦距離有着單調的關系： 在此場景下，如果選擇距離最小（相似度最大）的近鄰，那么使用余弦相似度和歐氏距離的結果是相同的。 推導 ...

歐式距離計算公式： 曼哈頓距離計算公式： 明考斯基距離計算公式：d(i,j) = (|xi1-xj1|q+|xi2-xj2|q+……+|xip-xjp|q)1/q 當q=1時該公式就是曼哈坦距離公式；當q=2時，是歐幾里得距離公式。 圖中紅線代表曼哈頓距離，綠色代表歐式距離，也就是直線 ...