数据科学中常见的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等

发布网友发布时间：2024-10-21 19:55

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热心网友时间：2024-10-23 11:26

在数据科学领域中，计算样本之间的相似度是关键任务之一，通常通过计算它们之间的距离来实现。Maarten Grootendorst 在文章中介绍了九种常见的距离度量方法，包括欧氏距离、余弦相似度等。这些度量在监督学习、无监督学习等算法中广泛应用，如 k-NN、UMAP、HDBSCAN。了解距离度量的种类和应用对数据科学尤为重要。

不同场景下选择合适的距离度量至关重要。例如，当数据是高维的，欧几里得距离可能不再适用，此时半正矢距离是一个较好的选择。在选择距离度量时，应考虑数据特性、维数、应用场景等因素。

本文介绍了九种距离度量方法，每种方法都有其适用场景和局限性。欧氏距离简单直观，但不考虑特征的单位，且在高维数据中效果不佳。余弦相似度聚焦于向量的方向而非大小，适合高维数据处理，但不考虑向量大小。汉明距离用于比较二进制字符串或字符串中的字符差异，适用于数据集具有离散属性的场合。曼哈顿距离适用于离散或二进制属性的数据，切比雪夫距离用于计算两个坐标之间的最大差值，适用于特定应用场景。闵氏距离提供了一种灵活的距离计算方法，通过参数 p 可以调整不同度量的标准。雅卡尔指数用于比较样本集的相似性和多样性，适用于二进制或二进制数据的应用。半正矢距离用于球面上两点的最短距离计算，适用于地理空间信息处理。Sørensen-Dice 系数与雅卡尔指数类似，用于度量集合的重叠程度。

每种距离度量方法都有其适用场景和局限性。在选择时，应根据数据特性和应用场景进行考量，以找到最佳的度量方式。通过理解每种方法的优缺点，数据科学家可以更有效地应用距离度量来解决实际问题。