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轉載：https://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/80494779 詳細: 1.閔可夫斯基距離(Minkowski Distance) 2.歐氏距離(Euclidean Distance) 3.曼哈頓距離(Manhattan ...

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計算兩個數字向量u和v之間的距離函數 1，歐氏距離（Euclidean distance） 在數學中，歐幾里得距離或歐幾里得度量是歐幾里得空間中兩點間“普通”（即直線）距離。使用這個距離，歐氏空間成為度量空間。計算公式為 二維空間中的歐氏距離： 三維空間中的歐式距離： n維空間 ...

余弦距離在計算相似度的應用中經常使用，比如： 文本相似度檢索 人臉識別檢索 相似圖片檢索 原理簡述 下面是余弦相似度的計算公式（圖來自wikipedia）： 但是，余弦相似度和常用的歐式距離的有所區別。 余弦相似度的取值范圍在-1到1之間。完全相同時數 ...

使用向量叉積來求點到直線的距離 向量 p(x, y) 直線上的兩點的向量：a(x1, y1), b(x2, y2) 向量 ab = a - b 點 p 到直線 ab 的距離：|p x ab| / |ab| |p x ab|是 p 和 ab 形成的四邊面的面積，那么除以 底邊|ab ...

余弦相似度： 兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成坐標系中兩個 點 ，來計算兩點之間的 距離 ； 后者是看成坐標系中兩個 向量 ，來計算兩向量之間的 夾角 。 前者因為是 點 ，所以一般指 ...

計算距離的需求有兩種：　　一種是給定一個特征集合X，然后計算Pairwise距離矩陣，那么可使用D=pdist(X,distance)的方式；　　另一種是給定兩個對應的特征集合X和Y，然后計算X與Y對應的距離信息，使用D=pdist2(X,Y,distance)的方式；需注意，2011版本 ...