2017年7月1日
特征-相似度衡量
摘要： 明氏距离(Minkowski Distance) $$ d(x,y)=(\sum_{k=1}^n|x_k y_k|^s)^{1\over s} $$ s越大,某一维上的较大差异对最终差值的影响也越大. s=1, 曼哈顿距离 s=2, 欧式距离 s=∞,上确界距离(Supermum Distance) 阅读全文
posted @ 2017-07-01 23:43 康行天下 阅读(5382) 评论(0) 推荐(0) 编辑