我们知道欧几里得距离（Euclidean distance）的公式可以表示为：
曼哈顿距离可以表示为：
也可以写为：
它们这两种距离可以概括为：
这个距离其实就是闵可夫斯基距离（Minkowski distance）。应用广泛，可以比较相似度，比如在scikit learn中的KNN算法中，计算距离的参数就默认为欧氏距离（闵可夫斯基距离p=2）。
我们知道欧几里得距离（Euclidean distance）的公式可以表示为：
曼哈顿距离可以表示为：
也可以写为：
它们这两种距离可以概括为：
这个距离其实就是闵可夫斯基距离（Minkowski distance）。应用广泛，可以比较相似度，比如在scikit learn中的KNN算法中，计算距离的参数就默认为欧氏距离（闵可夫斯基距离p=2）。
闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 欧式距离(Euclidean Distance) 标准欧式...
我们知道欧几里得距离（Euclidean distance）的公式可以表示为： 曼哈顿距离可以表示为： 也可以写为...
序 本次记录：1、闵可夫斯基距离2、马氏距离3、内积4、汉明距离5、杰卡德距离6、编辑距离7、KL散度距离 闵可夫...
本文目录： 欧几里得距离相似度 曼哈顿距离 切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 闵可夫斯基距离(...
曼哈顿距离 欧几里德距离 闵可夫斯基距离 皮尔森相关系数 余弦距离 分子x，y为向量的数量积
KNN模型通过测量不同特征之间的距离进行分类。 如图： 其中距离基于闵可夫斯基距离;当p= 1时，曼哈顿距...
样本相似性度量（欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离） 简书的 Makedown...
1.cost function 1.1 距离 常见的为欧式距离（L1 norm）&&p=2，拓展的可以有闵可夫斯基...
KNN 计算样本之间的距离，若最近的三个样本的类别为A，则为A类常用的距离函数有欧式距离，曼哈顿距离，闵可夫斯基距...
欧氏距离，马氏距离，曼哈顿距离，闵可夫斯基距离，汉明距离，杰卡德相关系数，余弦相似度，切比雪夫距离，皮尔逊相关系数...
本文标题：闵可夫斯基距离
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