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。