1樓：匿名使用者
歐氏距離定義： 歐氏距離（ euclidean distance）是乙個通常採用的距離定義，它是在m維空間中兩個點之間的真實距離，兩個向量之間的歐氏距離計算公式如下：
其中x，y分老悶別是m維的向量。
馬氏距離。我們熟悉的歐氏距離雖然很有用，但也有明顯的缺點。它將樣品的不同屬性（即各指標或各變數）之間的差別等同看待，這一點有時不能滿足實際要求。
例如，在教育研究中，經常遇到對人的分析和判別，個體的不同屬性對於區分個體有著不同的重要性。因此，有時需要採用不同的距離函式。
如果用dij表示第i個樣品和第j個樣品之間的距離，那麼對一切i，j和k，dij應該滿足如下四個條件：
若且唯若i=j時，dij=0
dij＞0辯李dij＝dji（對稱性）
dij≤dik＋dkj（三角不等式）
顯然，歐氏距離滿足以上四個條件。滿足以上條件的函式有多種，本節將要用到的馬氏距離也是其中的一種。
第i個樣品與第j個樣品的馬氏距離dij用下式計算：
dij=(xi一xj)'s-1(xi一xj)
其中，xi和xj分別為第i個和第j個樣品的m個指標所組成的向量，s為樣本協方差矩陣。
馬氏距離有很多優點。它不受量綱的影響，兩點之間的馬氏距離與原始資料的攜含遲測量單位無關；由標準化資料和中心化資料(即原始資料與均值之差）計算出的二點之間的馬氏距離相同。馬氏距離還可以排除變數之間的相關性的干擾。
它的缺點是誇大了變化微小的變數的作用。
2樓：匿名使用者
歐胡廳清氏伏巨集距離。
馬氏距褲前離。
3樓：匿名使用者
歐氏和馬氏是什麼東西啊？
歐氏距離的公式是什麼？
4樓：遊戲人生說遊戲
歐式距離計算公式是0ρ =sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )。
許多演算法，無論是監督學習還是無監督學習，都會使用距離度量。這些度量，如歐幾里得距離或者餘弦相似性，經常在 k-nn、 umap、hdbscan 等演算法中使用。瞭解距離度量這個領域可能比你想的更重要，以 k-nn 為例，它常被用於監督學習中。
歐氏距離的用途
我們從最常見的歐式距離開始，歐式距離可解釋為連線兩個尺巧乎點的線段的長度。歐式距離公式非常簡單，使用勾股定理從這些點的笛卡爾座標計算距離。缺點儘管這是一種常用的距離度量，但歐式距離並不是尺度不變的，這寬賀意味著所計算的距離可能會根據特徵的單位發生傾斜。
通常，在使用歐式距離度量陵悉之前，需要對資料進行歸一化處理。用例當你擁有低維資料且向量的大小非常重要時，歐式距離的效果非常好。如果在低維資料上使用歐式距離，則如 k-nnhdbscan 之類的方法可達到開箱即用的效果。
統計距離包含歐式距離和馬氏距離
5樓：關爾月淵
統計距離不包含歐式距離和馬氏距離，它是馬氏距離的另一種說法，與歐式距離不存在包含關係。
在一元的情形下，定義兩個點y1和y2之間的距離。
歐式距離為兩者作差的絕對值|y1- y2|，可以直觀的理解為每個分量之間的差異平方和，再開根號。計算公式如下圖所示：
而統計距離/馬氏距離為：經過標準化的作差絕對值y1- y2| /sy，或者稱為標準化過後的距離，其中sy代表樣本御高做的標準差。類似於一念鏈元情形|y1- y2|/sy, 我們定義y1 = y11...
y1p)和y2 = y21...y2p )之間的統鎮衡計距離/馬氏距離計算公式如下圖所示：
歐式距離是馬氏距離的特殊情形
6樓：齊通
歐式距離是馬氏距離的特殊情形
歐式最常見，幾何/數學用的大多是這個，是在m維空間中兩個點之間的真實距離。同樣2個點a和b,無論空間座標系如何定義，距離都相同。
馬氏距離是資料的協方差距離，計算是與總體樣本有關的，同樣的兩個樣本a和b，放入兩個不同的總體中，最後計算得出的兩個樣本間的馬氏距離一般是不相同的，除非這兩個總體的協方差矩陣相同。
它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。與歐氏距離不同的是它考慮到各種特舉亂性之間的聯絡（例如：一條關於身高的資訊會帶鄭答燃來一條關於體重的資訊，因為兩者是有關聯的）並且是尺度無關的(scale-invariant)，即獨立於測量尺度。
對於乙個均值為μ，協方差矩陣為σ的多變數向量，其馬氏距離為(x-μ)1)(x-μ)
從數學上來看，mahalanobis距離是表示資料的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。mahalanobis距離與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯絡。
例如：一條關於身高的資訊會帶來一條關於體重的資訊，或者關於電腦**的資訊會帶來一條關於電腦自帶軟體的資訊，因為兩者是有關聯的），喊虛並且是尺度無關的（scale-invariant），即 獨立 於測量尺度。
歐氏距離定義?
7樓：遲歌校海瑤
歐氏距離。euclid distance）也稱歐幾里得度量。
歐幾里得距離，是乙個通常採用的距離定義，它是在m維空間中兩拍前個點之間的真實距離。在二維空間中的歐氏距離就是兩點之間的直線段距離。
二維空間的歐氏距離公式 d = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )三維空間。
的歐氏距離公式孫棗 d = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 )n維空間的歐氏距離公式 n維歐氏空間是乙個點集。
它的每個點 x 可以表示為 (x[1],x[2],…x[n]) 其中 x[i] (i = 1,2,…,n) 是實數則賀拆，稱為 x 的第i個座標，兩個點 a = a[1],a[2],…a[n]) 和 b = b[1],b[2],…b[n]) 之間的距離 d(a,b) 定義為下面的公式。
d(a,b) =sqrt [ a[i] -b[i] )2 ) i = 1,2,…,n)
太陽離地球的距離，太陽與地球之間的距離大約是多少公里？
150000000 1個天文單位 不用麻煩,一樣的,只是襯托的物體大小不一樣了.瞭解?當然是中午比早晨 傍晚近約一個地球的半徑啦 1個天文單位,約1.5億公里.1.5 10的8次方km 地日距離約為150,000,000公里 地球環繞太陽執行的軌道是一個橢圓的軌道，地球距離太陽的遠點距離為15200...
地球與月球的距離
平均軌道半徑 384,400千米 軌道偏心率 0.0549 近地點距離 363,300千米 遠地點距離 405,500千米 平均公轉週期 27天7小時43分11.559秒平均公轉速度 1.023千米 秒 軌道傾角 在28.58 與18.28 之間變化 與黃道面的交角為5.145 升交點赤經 125....
縱聯距離保護與距離保護 縱聯零序保護和零序保護的區別
縱聯保護是線路的主保護，因為要比較線路兩端電流的大小及相位，所以需要把線路兩端的訊號通道連線起來。縱聯保護按訊號通道的不同又分為 高頻保護 微波保護 光纖保護及導引線保護。縱聯距離和縱聯零序就是高頻保護 你們廠應該是專用光纖通道 主時鐘形式的 上面的兩個保護分別是線路相間和接地故障的主保護 沒別的意...