基于Numpy计算数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见的距离度量，其中闵可夫斯基距离中的p取值为2

好的，针对您的问题，以下是针对数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见的距离度量：

1. 曼哈顿距离（L1距离）：
d(x, y) = |x1 - y1| + |x2 - y2| + ... + |xn - yn|
其中，n为数据对象的维度，对于本例即为6，x1、y1等分别代表两个数据对象第一维度的取值。因此，我们可以将x和y按上述方式计算曼哈顿距离。
d(x, y) = |2-1| + |4-4| + |3-2| + |6-7| + |8-5| + |2-3| = 11

2. 欧式距离（L2距离）：
d(x, y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)
同样，我们可以将x和y代入上式计算。
d(x, y) = sqrt((2-1)^2 + (4-4)^2 + (3-2)^2 + (6-7)^2 + (8-5)^2 + (2-3)^2) = 6.244998
注意，此处题目中给定了p取值为2的闵可夫斯基距离，欧式距离即是闵可夫斯基距离的特例，而p取2即为欧式距离。

3. 切比雪夫距离：
d(x, y) = max(|x1 - y1|, |x2 - y2|, ..., |xn - yn|)
同样，我们可以将x和y按上述方式计算切比雪夫距离。
d(x, y) = max(|2-1|, |4-4|, |3-2|, |6-7|, |8-5|, |2-3|) = 6

以上是我对您提出问题的回答，如您还有任何问题需要解答，可以再次提出。

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简述标称属性、非对称二元属性和数值属性的相似性度量方法，并基于Numpy计算数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见的距离度量，其中闵可夫斯基距离中的p取值为2

好的，让我来回答您的问题。以下是对标称属性、非对称二元属性和数值属性的相似性度量方法的简述：

1. 标称属性：将数据对象分成几个互不相交的子集，每个子集是一个属性值的集合。相似性度量方法可以采用简单匹配系数、Jaccard系数、Dice系数等。

2. 非对称二元属性：具有两个取值，但两个取值的含义不同。比如，一个数据对象的“出生地”属性可以是“城市”或“农村”。相似性度量方法可以采用卡方统计量、关联规则等。

3. 数值属性：属性的值是实数或整数，相似性度量方法可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等方法。

现在，我来基于Numpy计算数据对象x=[2,4,3,6,8,2]和y=[1,4,2,7,5,3]的几种常见距离度量：

1. 曼哈顿距离：dist(x,y) = ||x-y||1 = |x1-y1|+|x2-y2|+...+|xn-yn|

计算得到：dist(x,y) = |2-1|+|4-4|+|3-2|+|6-7|+|8-5|+|2-3| = 12

2. 欧氏距离：dist(x,y) = ||x-y||2 = sqrt((x1-y1)2+(x2-y2)2+...+(xn-yn)2)

计算得到：dist(x,y) = sqrt((2-1)2+(4-4)2+(3-2)2+(6-7)2+(8-5)2+(2-3)2) = 5.7446

3. 闵可夫斯基距离：dist(x,y) = ||x-y||p = (|x1-y1|p + |x2-y2|p + ... + |xn-yn|p)1/p

当p=2时，闵可夫斯基距离变为欧氏距离。因此，此处p=2。计算得到：dist(x,y) = (|2-1|2+|4-4|2+|3-2|2+|6-7|2+|8-5|2+|2-3|2)1/2 = 5.7446

以上就是我对问题的回答，希望能够帮到您。谢谢！