各种距离(I)闵可夫斯基距离和它的朋友们

前提

假设有向量 x=x1x2xn 和向量 y=y1y1yn

向量的模

|x|=i=1nx2i

|y|=i=1ny2i

闵可夫斯基距离

dist(x,y)=(i=1n|xiyi|p)1p

p=1

曼哈顿距离

dist(x,y)=i=1n|xiyi|

p=2

欧式距离

向量表示法

dist(x,y)=|xy|

一般表示法

dist(x,y)=i=1n(xiyi)2

p+

切比雪夫距离

dist(x,y)=maxi|xiyi|

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,距离矢量算法)