機器學習算法中幾種經常使用距離計算的概括

●歐氏距離（最易於理解的一種距離計算方法，源自歐式空間中兩點間的距離公式）d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2)編碼 ●馬氏距離 （馬氏距離是由印度統計學家馬哈拉諾比斯（P.C. Mahalanobis）提出的，表示數據的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的類似度的方法。與歐氏距離不一樣的是它考慮到各類特性之間的聯繫（例如：一條關於身高的信息會帶來一條關於體重的信息，由於二者

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