机器学习部分：距离的度量（欧氏距离，曼哈顿距离，夹角余弦距离，切比雪夫距离，汉明距离，闵可夫斯基距离，马氏距离）

在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度(Similarity ),我们通常的做法是计算样本之间的距离,本文对距离计算方法做以下总结。 距离计算方法   1.欧式距离EuclideanDistance 欧式距离：也称欧几里得距离，在一个N维度的空间里，求两个点的距离，这个距离肯定是一个大于等于零的数字，那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标相减，平方后加和再开方。   (1)二维平面上两

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