判断闵可夫斯基距离在其参数p取什么值的时候满足度量空间特性下载

weixin_39821526 2020-06-19 09:00:32

判断闵可夫斯基距离在其参数p取什么值的时候满足度量空间特性，p取值整数范围，建议至少讨论特殊情况，说明理由，不需要严格证明
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45651315 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。不同距离度量的应用场景根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。whi...

距离度量（特性相同导致差距很小）：闵可夫斯基距离（用来处理分类）：假设有两个样本点x1，x2，两者间的闵可夫斯基距离Lp中有当p=1时，称为曼哈顿距离（把所有向量中每个维度的差的绝对值求和）当p=2时，称为欧氏距离当p=∞时，称为切比雪夫距离切比雪夫距离比欧式距离小，欧式距离比曼哈顿距离要小带权平均数（用来处理回归）：假设有a1,a2 ,a3三个数，对应的权重分别是p1, p2 , p3，则a的平均值为（p1a1 + p2a2 + p

距离度量的多种方法1.距离的定义2.各种不同种类的距离2.1 常见的距离表达2.1.1 欧式(euclidean)距离(2-范数)2.1.2 标准化欧氏距离2.1.3 曼哈顿(Manhattan)距离(1-范数)2.1.4 切比雪夫(Chebyshev)距离(∞\infty∞-范数)2.1.5 闵可夫斯基(minkowski)距离(p-范数)2.1.6 马氏(mahalanobis)距离2.1.7 余弦距离2.1.8 布雷柯蒂斯(Bray-Curtis)距离2.1.9 堪培拉(Canberra)距离2.2

k-近邻算法之距离度量 1 欧式距离(Euclidean Distance)：【通过距离平方值进行计算】欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。举例: X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]]; 经计算得: d = 1.4142 2.8284 4.2426 1.4142 2.8284 1.4142 2曼哈顿距离(Manhattan Distance)：【通过距离...

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