文章搜索
登录
|
注册
|
繁體中文
首页
文章中心
Spark
专题
实用工具
在线留言
关于本站
文章分类
技术相关
人工智能&大数据
Spark
服务器相关
php
数据库
python
hbase
其它
随笔
随笔
专题文章
微信公众平台
文章存档
热门标签
php
mysql
linux
hadoop
hbase
zookeeper
hive
kafka
spark
sqoop
推荐系统
机器学习
Python
cv2
NumPy
SciPy
Sklearn
Tensorflow
相关文章
Apache Kafka详解
海量数据处理问题
海量数据处理算法—Bit-Map
推荐算法分析
Hadoop2 及hbase 全分布式安装详解
Bloom Filter详解
Hadoop默认端口应用一览
Hive安装配置
Hadoop HDFS文件操作 Java实现类
Kafka文件存储机制
Kafka 配置文件参数说明
Kafka集群partition replication 分析
用Hive分析nginx日志
sqoop的安装与使用
四种数据导入到Hive
欧式距离
分类:
人工智能&大数据
2020-05-17 13:07:55
颜色:
橙色
默认
字号:
大
中
小
阅读(1220) |
评论(0)
欧氏距离是一个距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离。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。
二维空间的公式
p为点
与点
之间的欧氏距离
三维空间的公式
n维空间的公式
上一篇:
AI学习
下一篇:
归一化(Normalization)和标准化(Standardization)
最新评论
查看所有评论>>
姓 名:
*
邮 箱:
内 容:
*
验证码:
*
回到顶部