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请问 你写这个程序 总得输入数据吧?
类的方法总的有人调用吧?
什么都没有,直接输出对象的属性?
你还是在看看书吧
背景:了解机器学习算法原理时,其中KNN分类算法中提及的欧式距离。
解释:欧式距离又叫欧几里德度量。用于定义多维空间的距离。
理解:
1、首先定义在n维空间两个点X,Y的坐标分别为( )和( ):
如一维中, 和
二维中, 和
以此类推……
n维中, 和
2、由此计算两个点的欧式距离。
二维中,两点距离为:
n维中,两点距离为:
在信息编码中,两个合法代码对应位上编码不同的位数称为码距,又称海明距离。两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。一个有效编码集中,任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。
海明距离的几何意义:n位的码字可以用n维空间的超立方体的一个顶点来表示。两个码字之间的海明距离就是超立方体两个顶点之间的一条边,而且是这两个顶点之间的最短距离。
欧几里得度量(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
扩展资料:
海明距离用于编码的检错和纠错,为了检测d个错误,需要一个海明距离为d+1的编码方案。因为在这样的编码方案中,d个1位错误不可能将一个有效码字改编成另一个有效码字。当接收方看到一个无效码字的时候,它就知道已经发生了传输错误。
类似地,为了纠正d个错误,需要一个距离为2d+1的编码方案,因为在这样的编码方案中,合法码字之间的距离足够远,因而即使发生了d位变化,则还是原来的码字离它最近,从而可以确定原来的码字,达到纠错的目的。
参考资料来源:百度百科—海明距离
参考资料来源:百度百科—欧几里得度量
最直接的方式当然是用numpy.linalg.norm()来计算
参考:
这里想说的是axis参数问题:
axis为0的时候,对于二维矩阵是计算它的列向量的norm;
axis为1的时候,对于二维矩阵是计算它的行向量的norm。
这也很好理解,毕竟列是第一维,而行是第二维,故顺序如此。
另外还有一个ord参数,定义的是计算什么norm,参数列表如下: