各種相似性度量及Python實現

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？ 距離 ？

在做很多研究問題時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常採用的方法就是計算樣本間的「距離」(Distance)。採用什麼樣的方法計算距離是很講究，甚至關係到分類的正確與否。

本文將常用的各種度量距離羅列出來並給出了Python的代碼實現，大家只需要知道有哪些距離度量方式即可，需要的時候在詳細的了解。

距離度量的種類

1. 歐氏距離

2. 曼哈頓距離

3. 切比雪夫距離

4. 閔可夫斯基距離

5. 標準化歐氏距離

6. 馬氏距離

7. 編輯距離

8. 夾角餘弦

Python實現

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20170705

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