机器学习 几种距离度量方法比较 📊👩💻牧师 Panda的个人空间 🔗
发布时间：2025-03-10 04:55:02来源：
大家好，今天我们要来聊聊机器学习中几个常用的距离度量方法，它们是衡量数据点之间相似性的关键工具。在我们的日常生活中，这些算法无处不在，从推荐系统到图像识别，它们都在幕后默默地工作着。那么，让我们一起来看看都有哪些方法吧！
首先，我们有欧氏距离，这是最直观的一种距离计算方式，就像我们在地图上测量两点之间的直线距离一样。其次是曼哈顿距离，想象一下你在城市里步行，需要沿着街道走，不能直接穿越建筑物，这就是曼哈顿距离的概念。接着是切比雪夫距离，它考虑的是两个点在任一维度上的最大差值。最后，我们还有余弦相似度，这种方法更关注于方向而非距离本身，适合用来比较文本或文档的相似性。
每种方法都有其适用场景和优势，选择哪种取决于你的具体需求。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解这些概念，并在实际应用中做出合适的选择！如果你对某个特定方法感兴趣，欢迎留言讨论哦！🌟
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