python 欧氏距离(Euclidean Distance) 曼和顿距离等距离
【摘要】 原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 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。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维...
原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html
1. 欧氏距离(Euclidean Distance)
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。
(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:
(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:
(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:
(4)也可以用表示成向量运算的形式:
python中的实现:
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/88822456
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)