是指在具有N个维度的空间中,两个点之间的距离的度量方式。在二维空间中,我们可以使用欧氏距离来计算两点之间的距离,即两点之间直线的长度。但是在N维空间中,欧氏距离的计算方式需要考虑到所有维度的差异,因此需要使用更加复杂的计算方法。
在N维空间中,常用的距离度量方法包括:
在实际应用中,N维空间中的距离度量方法根据具体的场景和需求选择合适的方法。例如,在推荐系统中,可以使用欧氏距离或余弦相似度来衡量用户之间的相似度;在聚类分析中,可以使用曼哈顿距离或闵可夫斯基距离来衡量样本之间的相似性。
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