摘要：
在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,1.欧几里得距离(Euclidean distance)相当于高维空间内向量说表示的点到点之间的距离。由于特征向量的各分量的量纲不一致，通常需要先对各分量进行标准化，使其与单位无关。优点：简单,应用广泛(如果也算一个优点的话)缺点：没有考虑分量之间的相关性,体现单一特征的多个分量会干扰结果。2.马氏距离 阅读全文
摘要：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------【图像算法】图像特征：几何不变矩--Hu矩SkySeraphJuly 19th 2011 HQUEmail：zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574 Latest Modified Date：July 19th 2011 HQU-----------------------------------------------. 阅读全文