歐氏距離測度（EuclideanDistanceMeasure）

也稱歐幾里得距離，在一個N維度的空間里，求兩個點的距離，這個距離肯定是一個大于等于零的數字，那么這個距離需要用兩個點在各自維度上的坐標相減，平方后加和再開方。一維，二維，三維的歐式距離計算方法：
一維：
二維： 三維：

可以轉為

平方歐氏距離測度（SquaredEuclideanDistanceMeasure）

就是上面的歐式距離的平方

曼哈頓距離測度（ManhattanDistanceMeasure）

相比歐式距離簡單的多，曼哈頓距離只要把兩個點坐標的x坐標相減取絕對值，y坐標相減取絕對值，再加和， 。三維，四維以此類推。

可以整理為


圖中紅線代表曼哈頓距離，綠色代表歐氏距離，也就是直線距離，而藍色和黃色代表等價的曼哈頓距離。曼哈頓距離——兩點在南北方向上的距離加上在東西方向上的距離，即d（i，j）=|xi-xj|+|yi-yj|。對于一個具有正南正北、正東正西方向規則布局的城鎮街道，從一點到達另一點的距離正是在南北方向上旅行的距離加上在東西方向上旅行的距離，因此，曼哈頓距離又稱為出租車距離

明科夫斯基距離

余弦距離測度（CosineDistanceMeasure）

也叫余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那么這兩個向量就越相近。要確定兩個向量方向是否一致，要用到余弦定理計算向量的夾角。
就是看角度的大小，與距離沒有關系，就看某個點與原點組成線的夾角更接近哪個坐標

閔可夫斯基距離(明科夫斯基距離)

閔式距離不是一種距離，而是一組距離的定義，是對多個距離度量公式的概括性表述。定義：兩個n維變量（可以理解為n維數組，就是有n個元素）a(x11,x12,x13,…,x1n)與b(x21,x22,x23,…,x2n)間的閔可夫斯基距離定義為： 其中p是一個變參數，
當p=1時，就是曼哈頓距離，
當p=2時，就是歐式距離，
當p -> 無窮 就是切比雪夫距離。

切比雪夫距離

國際象棋中，國王可以直行、橫行、斜行。國王走一步，可以移動到相鄰的8個方格的任意一個。國王從格子(x1,y1) 到格子(x2,y2)最少需要多少步？這個距離就是切比雪夫距離。
切比雪夫距離公式簡單理解為就是各坐標數值差的最大值，在2維空間中的計算公式為： 。

谷本距離測度（TanimotoDistanceMeasure）

同時考慮余弦距離和歐式距離的測度。

加權距離測度（WeightedDistanceMeasure）

可以指定某一維度的權重比例，從而使某個權重的影響力更大。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的距离测度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。