欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数、余弦相似度rstein距离
在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别
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2024-01-28 01:00:50
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标(即个体各维度的特征数值)直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小(余弦相似度越大)，两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变的，因为夹角不变，而A
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2024-08-20 18:08:14
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n维样本空间里的点xx1x2...xn和点yy1y2...yn之间的各种距离。
原创
2023-12-14 10:12:40
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在现代信息系统中，数据处理及分析往往需要对不同数据之间的相似度进行计算，以便进行更为精准的分析与决策。特别在处理用户行为、推荐系统等领域，基于 MySQL 的距离相似度计算显得尤为重要。在本博文中，将对“mysql 距离相似度”的相关技术进行深入探讨。
## 背景描述
在处理数据的过程中，经常需要判断不同数据点之间的相似度。这种需求可以通过“距离相似度”来实现。相似度的计算可以帮助我们将数据分
欧式距离欧氏距离就是我们平常所说的距离，如果是平面上的两个点 A(x1,y1) 和 B(x2,y2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ ；如果是三维空间中的两个点 A(x1,y1,z1) 和 B(x2,y2,z2) ，那么 A 与 B 的欧式距离就是 (x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2‾‾‾‾‾‾‾
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2023-12-15 12:45:27
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点x=(x1,x2,...,xn)x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)和点y=(y1,y2,...,yn)y=(y1,y2,...,
原创
2022-11-02 09:49:28
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今天在看推荐算法里经典的求TOPK问题时，偶然看到了欧氏距离和余弦相似度的等价性，特此记录下来。基本定义以下定义来自维基百科。余弦相似度： 注意，余弦距离不等价于余弦相似度： 欧氏距离： 两者的区别与联系当item，也就是向量中的两个点，在各个维度归一化后，变为单位向量，可以导出欧氏距离和余弦相似度的关系： 在各个博客上很容易看到下面这句话“欧
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2024-08-12 13:48:39
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欧氏距离欧式距离是表征两点之间的直线距离，其在k维空间的计算公式为：曼哈顿距离曼哈顿距离表示的是两点之间连线对各个坐标轴投影的长度总和，其示意图和计算公式如下：余弦相似性度量在高中的时候我们就会计算两向量之间的夹角余弦，扩展到高维空间计算方式也是一样的。两向量之间的余弦夹角越小，我们便可认为两向量之间的相似性越强，因为其指向的方向是相似的；相反，如果余弦夹角越大，例如反向180°，那我们可认为两向
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2023-10-11 09:43:37
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代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了。它的应用范围广泛，主要包括代码抄袭检测[3]、软件维护中的相似代码查找等。
Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤，将检测过程分为以下两个阶段：代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架，并将检测过程细分为四个部分：预处理 -> 中间代码转换 -> 比较单元生成
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2023-09-06 14:51:37
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# PyTorch：距离与相似度计算
在机器学习和深度学习中，距离和相似度的计算是数据分析和模型训练中的关键环节。本文将介绍如何在PyTorch中实现距离相似度计算，并会附上相应的代码示例。
## 什么是距离与相似度？
距离是衡量两个数据点之间差异或相似程度的一种方式。常见的距离计算方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。相似度则是用来衡量两个数据点的相似程度，通常用到余弦相似度、皮尔逊相关系数等
原创
2024-10-03 06:23:06
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1.欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离(也称欧几里得度量)指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。 在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。计算公式： 理解欧氏距离的比较通俗的一种方式，是通过二维向量的距离来进行理解。直观上的感觉，某个点到另一个点的直线距离使用场景：在数据完整(无维度数据缺失)的情况下, 维度间的衡量单位是一致
# Python中的欧式距离相似度
欧式距离是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法。在机器学习和数据挖掘领域，欧式距离常被用于聚类、分类和推荐系统等任务中。Python提供了多种方法来计算欧式距离相似度，本文将介绍其中一种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 欧式距离的定义
欧式距离是指在n维空间中，两个向量之间的距离。在二维坐标系中，欧式距离的定义如下：
下面的图中第一处：第一处A，因为左边和上边的是相等的，所以左上角不用加1；但是，左边和上面都是要加1的；最终三个数值之间挑出来一个最小的数据：【1,1,0】就是0；第二处：左边和上面的数据
原创
2022-07-06 08:21:24
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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前几天由于面试需要，整理了一些关于推荐系统中相似度计算方法的内容，加上一些自己的理解，总结如下。1. 欧几里得距离又称欧式距离。对于任两个用户ui和uj，欧式距离就是计算这两个用户的评分向量在n维向量空间中的绝对距离，计算公式如下：由公式可以看出，欧式距离就是计算这两个向量的差的模长。例如在下图所示平面直角坐标中，欧式距离就是两个向量表示的两点间的实际距离，这很符合我们的常规思维，即向量表示的两点
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2023-10-29 19:20:03
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别 从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标（即个体各维度的特征数值）直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小（余弦相似度越大），两
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2024-07-04 04:48:02
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余弦相似度公式：欧式距离公式：二维空间的公式(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 也可以用表示成向量运算的形式： 余弦距离和欧氏距离的对比 从上图可以看出，余弦距离使用两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比欧氏距离，余弦距离更加注重两个
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2023-12-14 22:14:34
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# 理解编辑距离算法 —— 在Java中实现相似度计算
编辑距离（Edit Distance）是一种用于计算两个字符串之间相似度的算法。它是通过规定将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数来实现的，操作包括插入、删除和替换。本文将指导你如何在Java中实现编辑距离算法，并展示每个步骤所需的代码。
## 流程概述
在我们深入具体实现之前，先看一下实现编辑距离的整体流程。下表展示了实现编
原创
2024-09-16 05:47:21
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1. 欧氏距离2. 标准化欧氏距离3. 夹角余弦4. 汉明距离5.杰卡德相似系数 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)
