数据样本距离计算方法

在数据分析中，经常需要计算样本之间的距离，常用的距离算法包括：

1. 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)

闵可夫斯基距离是一种通用的距离度量方法，可以用于计算数值型特征向量之间的距离。其公式如下：

$$d_{ij} = left(sum_{k=1}^n |x_{ik} - x_{jk}|^pright)^{1/p}$$

其中，$x_{ik}$ 和 $x_{jk}$ 分别表示第 $i$ 个和第 $j$ 个样本的第 $k$ 个特征值，$n$ 表示特征数量，$p$ 是一个可调参数。

2. 欧几里得距离 (Euclidean Distance)

欧几里得距离是闵可夫斯基距离的一种特例，当 $p=2$ 时，闵可夫斯基距离即为欧几里得距离，其公式如下：

$$d_{ij} = sqrt{sum_{k=1}^n (x_{ik} - x_{jk})^2}$$

欧几里得距离是最常用的距离度量方法之一，它可以直观地反映样本之间的距离。

3. 其他距离度量方法

除了闵可夫斯基距离和欧几里得距离之外，还有许多其他的距离度量方法，例如曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。选择合适的距离度量方法取决于具体的应用场景和数据特征。