马氏距离欧氏距离的缺点
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发布时间：2024-10-13 06:24
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时间：2天前
在众多的距离度量方法中，欧氏距离是我们熟知的一种，它在许多场景下展现出强大的实用性。然而，它并非完美无缺，存在着一些明显的局限性。欧氏距离假设所有属性（各个指标或变量）对于距离计算的贡献是等同的，这在某些情况下并不符合实际情况。
以教育研究为例，当我们试图对个体进行分析和分类时，个体的不同特质可能对判断的重要性有所差异。例如，学术成绩和领导能力在评价一个人的整体表现时，可能具有显著不同的权重。这就意味着，仅仅依赖欧氏距离可能无法准确反映个体间的真正差异。
因此，为了更精确地衡量样本间的相似性或差异性，有时我们需要引入更为灵活的距离函数，这些函数能够根据不同属性的权重来计算距离，更好地适应实际问题的需求。这样，我们才能更直观地理解和处理复杂的数据关系。
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