在k近邻算法中，如何进行距离计算？

在k近邻算法中，距离计算是一个非常重要而基础的步骤。通常情况下，我们可以使用欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等不同的距离计算方法来评估两个向量之间的相似度。以欧几里得距离为例，对于两个n维向量x和y，其距离计算方式可以表示为sqrt[(x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2]，其中xi和yi分别表示x和y向量在第i个维度上的值。需要注意的是，在距离计算前，可能需要进行数据标准化或归一化处理，以避免某些维度的值对整个距离结果产生过大的影响。

提问时间：2023-06-12 20:56:51 编辑时间：2023-06-12 20:56:53 提问者： 雨中客栈
  • 雪山飞狐
    8

    在k近邻算法中，距离计算可以使用欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等不同的距离计算方法来评估两个向量之间的相似度。以欧几里得距离为例，对于两个n维向量x和y，其距离计算方式可以表示为sqrt[(x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2]，其中xi和yi分别表示x和y向量在第i个维度上的值。需要注意的是，在距离计算前，可能需要进行数据标准化或归一化处理，以避免某些维度的值对整个距离结果产生过大的影响。

    回答时间：2023-06-12 20:56:56
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