距离计算方法总结

  1. 欧式距离

    欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。

    python代码实现
    import numpy as np
    def dist_eclud(vecA, vecB):
    return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA-vecB, 2)))

  2. 曼哈顿距离

    曼哈顿距离也称为城市街区距离,即将各点映射到相应坐标轴上的距离和。

    python代码实现
    import numpy as np
    def dist_manha(vecA, vecB):
    return np.num(np.abs(vecA-necB))

  3. 皮尔逊相关系数

  4. 余弦相似度

posted @ 2019-03-05 16:32  口天丶木乔  阅读(884)  评论(0编辑  收藏  举报