常用距离计算与定义

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常用距离计算与定义

常用距离计算与定义–学习笔记
目录
1.数值向量距离
布雷柯蒂斯相异度（Bray-Curtis distance）
坎贝拉距离（Canberra distance）
切比雪夫距离（Chebyshev distance）
曼哈顿距离（Manhattan／cityblock distance）
相关系数距离（Correlation distance）
余弦相似度距离（Cosine distance）
欧氏距离（Euclidean distance）
JS散度距离（Jensen-Shannon distance）
马氏距离（Mahalanobis distance）
闵可夫斯基距离（Minkowski distance）
标准欧式距离（standardized Euclidean distance）
平方欧式距离（squared Euclidean distance）
加权闵可夫斯基距离（Minkowski distance）
搬土距离（Earth Mover distance）
2.布尔向量距离
Dice系数（Dice dissimilarity）
汉明距离（Hamming distance）
杰卡德差异（Jaccard-Needham dissimilarity）
库尔辛斯基差异（Kulsinski dissimilarity）
田本罗杰斯差异（Rogers-Tanimoto dissimilarity）
拉塞尔差异（Russell-Rao dissimilarity）
索卡尔米切纳差异（Sokal-Michener dissimilarity）
索卡尔雪差异（Sokal-Sneath dissimilarity）
Yule差异（Yule dissimilarity

数值向量距离

当p ,q完全不重叠时js散度为一个常数=log2，推导过程：
附解析

附：例题S应该指S²！？

布尔向量距离

原文作者: Boole
文章链接: /
代码源码：.17.1/scipy/spatial/distance.py#L606-L634