機器學習中的相似性度量@ 澄※雨妳的一切:: 痞客邦::
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轉載自http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html 在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常採用的方法就是計算樣本間的「距離」(Distance)。
採用什麼樣的方法計算距離是很講究，甚至關係到分類的正確與否。
本文的目的就是對常用的相似性度量作一個總結。
本文目錄：1. 歐氏距離2. 曼哈頓距離3. 切比雪夫距離4. 閔可夫斯基距離5. 標準化歐氏距離6. 馬氏距離
