欧氏距离，曼哈顿距离，余弦距离的却别

欧氏距离：欧氏距离是指在欧几里得空间中两点之间的距离。在二维空间中，欧氏距离就是两点之间的直线距离。在三维空间中，欧氏距离就是两点之间的空间直线距离。欧氏距离在计算机视觉和模式识别中广泛使用。

曼哈顿距离：曼哈顿距离是指在城市街区中，从一个点到另一个点所经过的最短距离。在二维空间中，曼哈顿距离就是两点之间横坐标差的绝对值加上纵坐标差的绝对值。曼哈顿距离在计算机视觉和机器学习中也有广泛应用。

余弦相似度：余弦相似度是指两个向量之间的夹角余弦值。余弦相似度在文本分类、图像分类等领域中广泛使用。与欧氏距离和曼哈顿距离不同，余弦相似度不是距离度量，而是相似度度量。它可以用于计算向量之间的相似程度，而不需要考虑它们的绝对大小。

相关问题

欧氏距离，曼哈顿距离，余弦距离的区别

欧氏距离：欧氏距离是最常见的距离度量方法，它基于两点之间的直线距离。在二维空间中，欧氏距离公式为d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)，其中(x1, y1)和(x2, y2)是两个点的坐标。

曼哈顿距离：曼哈顿距离是另一种常见的距离度量方法，它衡量两点之间在网格状空间中的距离。在二维空间中，曼哈顿距离公式为d = |x2-x1| + |y2-y1|，其中(x1, y1)和(x2, y2)是两个点的坐标。

余弦距离：余弦距离是一种基于向量的距离度量方法，它衡量两个向量之间的夹角。在机器学习中，余弦距离通常用于文本分类和推荐系统中的相似性度量。余弦距离公式为d = 1 - (cosine similarity)，其中cosine similarity是两个向量的余弦相似度。

如何挑选欧氏距离，曼哈顿距离，余弦距离

在选择欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离时，需要考虑以下几个因素：

1. 数据类型：欧氏距离和曼哈顿距离通常用于处理数值型数据，而余弦距离适用于处理文本型和稀疏型数据。

2. 数据分布：如果数据分布比较均匀，可以选择欧氏距离或曼哈顿距离；如果数据分布比较稀疏或者存在大量的零值，可以选择余弦距离。

3. 特征权重：如果不同特征对距离的贡献不同，可以使用加权的欧氏距离或曼哈顿距离。

4. 数据量和计算效率：余弦距离计算效率比欧氏距离和曼哈顿距离高，适用于处理大数据量的情况。

5. 问题类型：不同问题可能需要使用不同的距离度量方法，需要根据具体问题进行选择。

根据以上因素，可以选择适合自己数据和问题的距离度量方法。