各种相似性度量及Python实现

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在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。

本文将常用的各种度量距离罗列出来并给出了Python的代码实现，大家只需要知道有哪些距离度量方式即可，需要的时候在详细的了解。

距离度量的种类

1. 欧氏距离

2. 曼哈顿距离

3. 切比雪夫距离

4. 闵可夫斯基距离

5. 标准化欧氏距离

6. 马氏距离

7. 编辑距离

8. 夹角余弦

Python实现

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