【算法】机器学习中常见距离算法汇总

烂漫一生 提交于 2019-11-28 03:02:51

1.欧几里得距离(euclidean Distance):也叫做欧式距离。源自欧氏空间中两点间的距离公式,有二维平面上两点间的欧氏距离,三维空间两点间的欧氏距离。

2.曼哈顿距离(manhattan Distance):听名字就感觉是跟纽约的曼哈顿有关,是说从曼哈顿街区的一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离因为不是两点间的直线距离,而实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。所以这也是曼哈顿距离名称的来源。

蓝色的线就是曼哈顿距离

 

3.余弦距离(cosine Distance)

4.皮尔森距离(pearson Distance)

5.切比雪夫距离(chebyshev Distance):各坐标数值差的最大值。

6.洛伦兹距离(lorentzian Distance)

7.堪培拉距离(canberra Distance)

8.波浪距离(wavehedges Distance)

9.杰卡德距离(jaccard Distance)

10.巴氏距离 (Bhattacharyya Distance)

11.马氏距离 (Mahalanobis Distance)

12.汉明距离 (Hamming Distance)

 

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