聚类分析的距离度量方式

聚类分析中常用的距离度量方式有以下几种：

1. 欧几里得距离（Euclidean distance）：也称为L2范数，是最常用的距离度量方式。它计算两个向量之间的实际距离，是各个维度差值平方和的平方根。

2. 曼哈顿距离（Manhattan distance）：也称为L1范数，它计算两个向量之间在各个维度上差值的绝对值之和。

3. 切比雪夫距离（Chebyshev distance）：它计算两个向量各个维度上差值的最大值。

4. 闵可夫斯基距离（Minkowski distance）：是欧几里得距离和曼哈顿距离的一般化。对于两个向量x和y，它的公式为：$D(x,y) = (\sum_{i=1}^n |x_i - y_i|^p)^{\frac{1}{p}}$，其中p是一个实数，当p=1时，就是曼哈顿距离，当p=2时，就是欧几里得距离。

除了上述距离度量方式外，还有其他一些距离度量方式，如余弦相似度、相关系数等。不同的距离度量方式适用于不同的数据类型和分析场景。