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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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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
综上所述,
闵可
夫斯基
距离
在其
参数
\( p \)
取
值
为正整数(包括\( p = 1 \), \( p = 2 \)等特殊情况)时,
满足
度量
空间
的
特性
。而对于\( p \)为0或其他负整数的情况,则不
满足
度量
空间
的定义。通过上述分析,我们可以...
距离
度量
的多种方法
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
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机器学习的一百个概念(11)
闵可
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【深度解析
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距离
】从数学本质到多领域实战:揭秘
参数
p的魔力!涵盖金融风控/医疗诊断/智能推荐场景,手把手Python实现KNN分类实验,独家优化策略+高频问题解决方案,附前沿技术演进预测。一篇文章打通
距离
...
距离
和相似度
度量
方法
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...不同
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12、数据分析--K近邻算法
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
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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) ...
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