闵氏距离的计算公式为:D(i,j)= ( X1i - X1j )^2 + ( X2i - X2j )^2 + ... + ( Xni - Xnj )^2中,Xi和Xj表示数据上的点,n表示数据维度。 闵氏距离在计算机图像处理、模式识别、信号处理,机器学习领域中都有着广泛的应用。它也是聚类算法的基础,可以用来聚类模式的分类,相似的样本被放在一起...
欧氏距离公式: De(v1,v2)= [∑(ωi-ωj) ²] ½ 欧氏距离法(D=2) 绝对值距离和欧几里德距离都称为闵可夫斯基(Minkowski)距离(以下简称闵氏距离) (1)闵氏距离与特征参数的量纲有关,有不同量纲的特征参数的闵氏距离常常是无意义的。 (2)闵氏距离没有考虑特征参数间的相关性,而马哈拉诺比斯距...
Python机器学习 - 【公式】欧式距离、曼哈顿距离、闵氏距离和余弦距离,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。