在K-均值算法中，选择数据距离的度量方式应该根据数据的特征和问题需求进行选择。常用的度量方式包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。欧几里得距离适用于数据的分布比较均匀的情况，曼哈顿距离适用于数据分布呈现较明显的块状结构，切比雪夫距离则适合处理数据中最大值与最小值差别较大的情况。同时，在进行距离度量时，需要对特征进行归一化处理，以减小不同特征值之间的差异。
在K-均值算法中，如何选择数据距离的度量方式？
我正在学习K-均值算法，但是关于如何选择数据距离的度量方式还不是很清楚。我知道K-均值算法是通过计算数据点间的距离，并将其分为k个簇来实现聚类任务的。而度量距离的方式包括欧几里得距离、曼哈顿距离等多种方式，这些的选择会影响到算法的最终结果。希望有经验的老师可以给我指点一下，应该如何选择最合适的距离度量方法。非常感谢！
提问时间：2023-07-03 00:46:55
编辑时间：2023-07-03 00:46:57
提问者：
Phoenix_Fighter
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10回答时间：2023-07-03 00:47:00
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