一、欧几里得距离 用来记录两个向量之间的距离。 欧氏距离越小，两个用户相似度就越大，欧氏距离越大，两个用户相似度就越小。 二维空间的公式： 其中， 为点 与点 之间的欧氏距离； 为点 到原点的欧氏距离。 三维空间的公式： n维空间的公式： 二、闵可夫斯基距离 当p=1时，即为曼哈顿距离； 当p=2时 ...
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2019-08-25 00:35:40
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参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
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2019-08-17 14:28:29
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈 ...
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2019-08-03 11:15:41
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k邻近算法（k-nearest neighbors）是一种懒惰算法，不需要进行训练，每次对一个新的未知的数据，对所有已知的数据求欧氏距离，在小于一定距离x之内的样本进行级数，计数最多的就认为未知数据的分类。 KNN的复杂度很高，每次需要遍历所有的数据，并且将每一纬度都进行计算，而且距离x选取的不同会 ...
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2019-07-23 15:28:35
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? k 近邻法来分类，用到了 kd 树的建立和搜索 ● 代码 ● 输出结果 ● 画图 ...
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2019-07-09 20:57:14
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聚类算法中最简单高效的。 利用邻近的信息来标注样本的类别。 重点：初始k个质心，重复迭代直到收敛。 欧式空间的样本，使用平方误差和作为目标函数。 1、优点 快，简单，效果还可以，适合高维 2、缺点 受初始质心的影响，k的选取也很关键 3、距离度量 曼哈顿，欧氏距离 4、k的选取 手肘：k越来越接近真 ...
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2019-07-07 12:45:04
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在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真 ...
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2019-06-11 23:36:49
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定义K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K近邻距离的计算在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
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2019-02-02 10:41:45
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题目描述 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 输入格式 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N， K。接下来 N 行，每行两个整数 X,Y，表示一个点 的坐标。1 < = N < = 100000， 1 < = K < = 100， K < = N*(N?1)/2 ， 0 ...
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2019-01-22 22:58:21
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