皮爾遜相關係數

一、歐幾里德距離 歐幾里德距離（Euclidean Distance）是機器學習中常見的相似度的計算方式。它被用來求兩個向量間的距離，取值範圍爲0至正無窮。兩個向量間的距離較小，兩個向量越相似。歐幾里德距離計算時默認對每一個維度給予相同的權重，如果某一維度較之其它維度而要取值範圍差別很大，結果很容易被某個維度所決定。因此，可以使用加權歐幾里德距離，給不同維度賦予不同權重。 歐幾里德距離的計算公式爲

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