一、欧式距离(欧几里得距离)
欧式距离是最易理解的距离定义,即各坐标点的坐标之差的平方和相加,而后开根号。
二维平面上点 与点
之间的距离公式是:3d
n维空间上点 和点
之间的距离公式是:blog
二、曼哈顿距离
曼哈顿距离是各坐标点的坐标差值相加。
二维平面上点 与点
之间的距离公式是:im
n维空间上点 和点
之间的距离公式是:db
三、切比雪夫距离
切比雪夫距离是各坐标的坐标差值中的最大值。
二维平面上点 与点
之间的距离公式是:img
n维空间上点 和点
之间的距离公式是:e2e
四、闵可夫斯基距离
闵氏距离是多种距离的归纳性描述。
两个n维的点 与
之间的闵式距离能够定义为:dba
当p 1的时候,上述公式即为曼哈顿距离;
当p 2的时候,上述公式即为欧式距离;
当的 时候,上述公式即为切比雪夫距离。co
五、余弦类似度
余弦类似度用于衡量两个向量之间的类似程度,衡量的标准是两向量之间夹角的余弦值。已知向量 与向量
的内积表示为:ps
则能够获得余弦类似度为:ab