机器学习 | Python相似度算法

相似度算法的核心思想是将对象表示为特征向量或特征矩阵，并使用合适的度量方法来比较它们之间的差异。

通过计算这些差异的度量值，我们可以确定对象之间的相似程度。
相似度算法有多种度量方法，其中一种常见的方法是欧几里德距离（Euclidean Distance）。欧几里德距离用于计算两个对象之间的直线距离。以下是欧几里德距离的计算公式：

曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是用于计算两个向量之间的距离的一种方法。它通过将两个向量中每个维度上的差值的绝对值相加来计算它们之间的距离。

编辑距离（Edit Distance）：编辑距离用于度量两个字符串之间的差异，即通过插入、删除和替换操作将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作数。