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基于距离的计算方法1.欧氏距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：也可以用表示成向量运算的形式：(4)Matlab计算欧氏距离Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离X=[00;10;02]D=pdist(X,'euclidean')结果：D=1.00002.00002.23612.曼哈顿距离(ManhattanDistance)从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源，曼哈顿距离也称为城市街区距离(CityBlockdistance)。(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离(2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离(3)Matlab计算曼哈顿距离例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的曼哈顿距离X=[00;10;02]D=pdist(X,'cityblock')结果：D=1235.标准化欧氏距离(StandardizedEuclideandistance)(1)标准欧氏距离的定义标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，好吧！那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧。均值和方差标准化到多少呢？这里先复习点统计学知识吧，假设样本集X的均值(mean)为m，标准差(standarddeviation)为s，那么X的“标准化变量”表示为：而且标准化变量的数学期望为0，方差为1。因此样本集的标准化过程(standardization)用公式描述就是：标准化后的值=(标准化前的值－分量的均值)/分量的标准差经过简单的推导就可以得到两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的标准化欧氏距离的公式：如果将方差的倒数看成是一个权重，这个公式可以看成是一种加权欧氏距离(WeightedEuclideandistance)。(2)Matlab计算标准化欧氏距离例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的标准化欧氏距离(假设两个分量的标准差分别为0.5和1)X=[00;10;02]D=pdist(X,'seuclidean',[0.5,1])结果：D=2.00002.00002.82847.夹角余弦(Cosine)有没有搞错，又不是学几何，怎么扯到夹角余弦了？各位看官稍安勿躁。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：(2)两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。即：夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。夹角余弦的具体应用可以参阅参考文献[1]。(3)Matlab计算夹角余弦例子：计算(1,0)、(1,1.732)、(-1,0)两两间的夹角余弦X=[10;11.732;-10]D=1-pdist(X,'cosine')%Matlab中的pdist(X,'cosine')得到的是1减夹角余弦的值结果：D=0.5000-1.0000-0.5000