n维空间的公式 n维欧氏空间是一个点集,它的每个点X或向量x可以表示为 (x[1],x[2],…,x[n]) ,其中 x[i](i = 1,2,…,n) 是实数,称为X的第i个坐标。 两个点A= (a[1],a[2],…,a[n]) 和B= (b[1],b[2],…,b[n]) 之间的距离 ρ(A,B) 定义为下面的公式: ρ(A,B) =√ [...
欧氏距离是指两个向量在n维空间中的距离,它的计算公式为: 其中, 和 分别表示两个向量, 和 分别表示向量中第 个元素的取值。 欧氏距离适用于绝大部分的数值型向量,例如图像处理、文本处理和声音处理等。它的优点包括: 直观易懂,计算简单 在欧氏空间中,相同距离对应着相似的关系 然而,欧氏距离有一些缺点: 对于高...
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在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。 计算公式: 。 Matlab计算距离使用pdist函数。若X是一个m×n的矩阵,则pdist(X)将X矩阵每一行作为一个n维行向量,然后计算这m个向量两两间的距离。 缺点:欧式距离将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求。没有...