knn算法常用距离

度量有哪些？

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K近邻算法是一种基本的机器学习算法，能够快速而准确地将数据分类或者回归。而距离度量则是K近邻算法中一个重要的概念，因为它能够帮助我们计算出每个数据与邻居之间的距离，以便于为其分配相应的类别或者值。

常见的距离度量有以下几种：

1.欧几里德距离

欧几里德距离是最基本的距离度量方法之一，它是指在n维空间中两个点之间的距离，这条直线可以看做是空间的对角线。欧几里德距离可以表示为：

d(x,y) = [ ∑(xi-yi)^2 ]^0.5 i = 1,

其中，x和y分别是两个n维向量，xi和yi分别是其中的某一个维度的值。

2.曼哈顿距离

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曼哈顿距离也被称为城市街区距离，它是指在n维空间中两个点之间的距离，这个距离是由坐标轴上两点的绝对差的和算出的。它可以表示为：

d(x,y) = ∑ |xi-yi| i = 1,

3.切比雪夫距离

切比雪夫距离是曼哈顿距离的一种特殊情况，是指在n维空间中两个点之间的距离，这个距离是由坐标轴上两点的最大差值算出的。它可以表示为：

d(x,y) = max(|xi-yi|) i = 1,

歌王dvd4.马氏距离

马氏距离是一种基于数据协方差的距离度量方法，用于计算两个向量间的距离。它可以表示为：

d(x,y) = [ (x-y)T Σ^-1 (x-y) ]^0.5

其中，x和y分别是两个向量，Σ是指它们的协方差矩阵的逆矩阵，T表示矩阵的转置。

5.余弦相似度

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三元催化剂余弦相似度是一种用于衡量两个向量之间的相似度的方法，其计算方式是将两个向量的向量积除以它们的模长的乘积。它可以表示为：

cos

本文发布于:2024-09-22 15:26:53，感谢您对本站的认可！

标签：距离度量方法

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