10个机器学习中常用的距离度量方法

距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。

距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。

本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。这样可以加深知识和理解，提高机器学习算法和结果。

在更深入地研究不同的距离测量之前，我们先要有一个关于它们如何工作以及如何选择合适的测量的大致概念。

距离度量用于计算给定问题空间中两个对象之间的差异，即数据集中的特征。然后可以使用该距离来确定特征之间的相似性， 距离越小特征越相似。

对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。特征可能有不同的数据类型（例如，真实值、布尔值、分类值），数据可能是多维的或由地理空间数据组成。

 

完整文章：

https://avoid.overfit.cn/post/785c0b20c78749ddaf4223796040d522