機器學習中的距離計算

1、Euclidean distance 歐氏距離
也叫作歐幾里得距離,就是兩個點的直線距離,計算方式就是平方差的異相加開根號。

2.Manhattan distance 曼哈頓距離
這個距離值得應該是實際生活中兩點可達的距離,比如下圖:
這裏寫圖片描述
這個時候因爲有河流存在,所以A不能直接到達B,需要走紅色路徑通過橋來去到B,這個時候AB綠色路徑就是歐式距離,紅色部分的路徑就是Manhattan distance.

3. 以上兩種其實都是Lp-norm範數的特殊形式

d(X,Y)=i=dm|xiyi|p1/p

4. 馬氏距離

關於馬氏距離比較詳細的一個解釋,可以看這位博主的博客,很棒:
http://blog.csdn.net/jmy5945hh/article/details/20536929

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