欧氏距离

(原)欧氏距离与余弦距离

╄→гoц情女王★ 提交于 2019-12-09 22:15:58
转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12013741.html 网上参考资料一大堆,自己也总结一下吧。 两向量$\mathbf{A}=[{{a}_{1}},\cdots ,{{a}_{n}}]$,$\mathbf{B}=[{{b}_{1}},\cdots ,{{b}_{n}}]$,这两个向量之间的欧式距离为: $Euc\_dist={{\left\| \mathbf{A}-\mathbf{B} \right\|}_{2}}=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{a}_{i}}-{{b}_{i}})}^{2}}}}=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{(a_{i}^{2}-2\centerdot {{a}_{i}}\centerdot {{b}_{i}}+b_{i}^{2})}}=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{a_{i}^{2}}+\sum\limits_{i=1}^{n}{b_{i}^{2}}-2\centerdot \sum\limits_{i=1}^{n}{{{a}_{i}}\centerdot {{b}_{i}}}}$ 这两个向量之间的余弦相似度Cos_sim为: $Cos\_sim\text{=}\frac{\mathbf{A}

距离计算公式总结(转载)

前提是你 提交于 2019-12-05 11:47:55
计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是推荐算法中一个关键部分 ,相似性的度量可以通过计算距离来实现 在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。   本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息熵 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: (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: (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X

算法 - 欧几里得距离公式

不想你离开。 提交于 2019-12-04 04:39:00
欧氏距离(Euclidean distance) 欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。 在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离,二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 三维的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 推广到n维空间,欧式距离的公式是 d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这里i=1,2..n xi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标 n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式. 欧氏距离看作信号的相似程度。 距离越近就越相似,就越容易相互干扰,误码率就越高。 来源: https://www.cnblogs.com/ZeroMZ/p/11831638.html

推荐算法-欧几里得距离

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:55:01
一、欧几里得距离 用来记录两个向量之间的距离。 欧氏距离越小,两个用户相似度就越大,欧氏距离越大,两个用户相似度就越小。 二维空间的公式: 到原点的欧氏距离。 三维空间的公式: n维空间的公式: 二、闵可夫斯基距离 当p=1时,即为曼哈顿距离; 当p=2时,即为欧几里得距离 三、实现一个简单的音乐推荐系统 1、基于相似用户做推荐 跟你听类似歌曲的人,看作口味相同的用户。 通过用户的行为来定义对歌曲的喜爱程度,给每个行为定义一个得分,得分越高表示越喜爱: 每个人对歌曲的喜爱程度表示为如下: 通过欧几里得距离来计算两个向量之间的相似度 小明:(4,5,2,1,0,3,2,0,1,1) 2、基于相似歌曲做推荐 新用户还没收集足够多的行为数据,则基于相似歌曲进行推荐。 基于歌曲特征项计算相似度,我们可以对歌曲定义一些特征项【伤感、愉快、摇滚、民谣、柔和、高亢】 人工给每首歌每个特征项打分,工程浩大,存在个人主观性,影响推荐的准确性,不可行。 那么通过什么数据来量化两个歌曲的相似程度? 对于两首歌,如果喜欢听的人群都是差不多的,就可以侧面反映出这两首歌比较相似。 来源:博客园 作者: 与君共舞 链接:https://www.cnblogs.com/wjh123/p/11401653.html

3D目标识别与姿态估计:Learning descriptors for object recognition and 3D pose estimation(笔记)――2015

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:52:01
通过CNN学习描述符进行3D物体识别和姿态估计(笔记)――2015 《Learning descriptors for object recognition and 3D pose estimation》 ժҪ 文章通过CNN网络学习目标描述符,获取3D目标和姿态信息。与基于流形的方法(相似)相比,文章以欧氏距离(同类目标姿态与欧氏距离直接相关)来评估描述符【通过在描述符之间强制执行简单的相似性和相异性约束(约束很好地将来自不同对象和不同视图的图像解开成簇,不仅分离良好且结构化为相应姿态集的聚类)来训练CNN来计算关键点描述符】之间的相似性,因此使用可扩展的最近邻搜索方法来有效地处理大范围姿态下的大量目标。 引言 最近邻Nearest Neighbor分类适用于大范围问题,因其具有平均复杂度O(1),且可添加和删除目标,这在CNN中难以直接运行。 NN法需要一个紧凑的、有区别的描述向量,该描述可获得某一姿态下目标外表,且明显优于SIFT或SURF等手工描述方法。 特征点描述符仅用于寻找点信息,但我们要找到目标的身份和姿势信息。因此,学到的描述符具有2个特性: (a)不同对象的描述符欧氏距离要大; (b)同一对象描述符间的欧氏距离应代表它们姿态间的相似性。 通过描述符匹配获得目标和姿态信息。 文中方法是第一个学习计算对象视图描述符的方法,优势: (1) 运用可扩展的最近邻搜索方法

推荐算法-欧几里得距离

不问归期 提交于 2019-11-28 11:28:01
一、欧几里得距离 用来记录两个向量之间的距离。 欧氏距离越小,两个用户相似度就越大,欧氏距离越大,两个用户相似度就越小。 二维空间的公式: 其中, 为点 与点 之间的欧氏距离; 为点 到原点的欧氏距离。 三维空间的公式: n维空间的公式: 二、闵可夫斯基距离 当p=1时,即为曼哈顿距离; 当p=2时,即为欧几里得距离 当 时,即为切比雪夫距离 三、实现一个简单的音乐推荐系统 1、基于相似用户做推荐 跟你听类似歌曲的人,看作口味相同的用户。 通过用户的行为来定义对歌曲的喜爱程度,给每个行为定义一个得分,得分越高表示越喜爱: 每个人对歌曲的喜爱程度表示为如下: 通过欧几里得距离来计算两个向量之间的相似度 你:(5,3,3,0,-1,2,5,4,1,-1) 小明:(4,5,2,1,0,3,2,0,1,1) 2、基于相似歌曲做推荐 新用户还没收集足够多的行为数据,则基于相似歌曲进行推荐。 基于歌曲特征项计算相似度,我们可以对歌曲定义一些特征项【伤感、愉快、摇滚、民谣、柔和、高亢】 人工给每首歌每个特征项打分,工程浩大,存在个人主观性,影响推荐的准确性,不可行。 那么通过什么数据来量化两个歌曲的相似程度? 对于两首歌,如果喜欢听的人群都是差不多的,就可以侧面反映出这两首歌比较相似。 来源: https://www.cnblogs.com/wjh123/p/11401653.html

机器学习——几种距离度量方法比较

大憨熊 提交于 2019-11-27 01:11:00
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离(两个n维向量): Matlab计算欧氏距离: Matlab计算距离使用pdist函数。若X是一个m×n的矩阵,则pdist(X)将X矩阵每一行作为一个n维行向量,然后计算这m个向量两两间的距离。 X=[1 1;2 2;3 3;4 4]; d=pdist(X,'euclidean') d= 1.4142 2.8284 4.2426 1.4142 2.8284 1.4142 2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 顾名思义,在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口,驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。曼哈顿距离也称为“城市街区距离”(City Block distance)。 二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离: n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的曼哈顿距离: