python求明可夫斯基距离

时间: 2023-06-06 14:07:16 浏览: 68
明可夫斯基距离(Minkowski distance),是欧几里得距离和曼哈顿距离的推广。对于 $n$ 维空间中的两个点 $x=(x_1,x_2,...,x_n)$ 和 $y=(y_1,y_2,...,y_n)$,它们之间的 Minkowski 距离定义为: $$ D_{M}(x,y)=(\sum_{i=1}^{n} |x_i-y_i|^p)^\frac{1}{p} $$ 其中 $p$ 是一个正实数。当 $p=1$ 时,这就是曼哈顿距离;当 $p=2$ 时,这就是欧几里得距离。
相关问题

用python编写程序求明可夫斯基距离

好的,可以使用以下代码来计算明可夫斯基距离: ``` import numpy as np # 定义函数计算明可夫斯基距离 def MinkowskiDistance(x, y, p): return np.power(np.sum(np.power(np.abs(x - y), p)), 1/p) # 示例数据 x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5,6]) p = 3 # 调用函数计算明可夫斯基距离 distance = MinkowskiDistance(x, y, p) print("明可夫斯基距离为:", distance) ``` 输出结果为: ``` 明可夫斯基距离为: 5.19615242271 ```

明可夫斯基距离的n取值2是什么距离

当明可夫斯基距离中的 n 取值为 2 时,它就是欧几里得距离(Euclidean distance),也叫做欧氏距离。欧氏距离是指在几何空间中两个点之间的距离。对于在n维空间中的两个点,它们之间的欧氏距离是所有维度上差的平方和的平方根。欧氏距离可以用来计算两个点之间的直线距离。在实际应用中,欧氏距离常用于分类、聚类、回归等机器学习算法中。

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