数据科学中常见的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等
数学算法俱乐部
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2021-03-14 20:08
日期 : 2021年03月09日
正文共 :3074字
在数据挖掘中,我们经常需要计算样本之间的相似度,通常的做法是计算样本之间的距离。在本文中,数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法,其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
p=1:曼哈顿距离
p=2:欧氏距离
p=∞:切比雪夫距离
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