曼哈顿距离（L1范数）& 欧式距离（L2范数）区别
特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映。特征空间一般是n维实数向量空间 R n \bold R^n Rn（即欧式空间）。使用的距离是欧式距离，但也可以是其他距离，如更一般的 L p L_p Lp距离（ L p d i s t a n c e L_p\space distance Lp distance）或Minkowski距离。 设特征空间 χ \chi χ是n维实数向量空间
相关文章
- 1. 曼哈顿距离，欧式距离
- 2. 曼哈顿距离和欧拉距离
- 3. 距离：欧氏距离，曼哈顿距离，余弦距离
- 4. 曼哈顿距离，欧式距离，余弦距离
- 5. 距离向量（欧式距离、曼哈顿距离等）
- 6. [数据挖掘]数学基础---距离度量方式（马氏距离，欧式距离，曼哈顿距离）
- 7. 距离公式——欧式（L2）、曼哈顿（L1）切比雪夫、夹角余弦
- 8. 学习笔记 | 欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离
- 9. 欧式距离与曼哈顿距离切与比雪夫距离
- 10. 曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离以及马氏距离
- 更多相关文章...
- • SQLite 分离数据库 - SQLite教程
- • 事务的四大特性和隔离级别 - Hibernate教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
