前言 在图论之中，衡量两个点之间的距离可以用多种测量方法。本文主要是总结几种相似性度量方法，主要内容参考自Wiki和Tsingke的博客（见参考部分）。 目录 1.欧式距离 2.标准化欧式距离 3.曼哈顿距离 4.切比雪夫距离 5.闵可夫斯基距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德 ...
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2017-04-05 20:49:31
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因为曼哈顿距离很好求，所以要把每个点的坐标转换一下。 转自：http://blog.csdn.net/slongle_amazing/article/details/50911504 题解 两个点的切比雪夫距离为d=max(|x1?x2|,|y1?y2|) 写一下曼哈顿距离的常用处理方法 两个点(x ...
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2017-03-06 17:32:13
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K-邻近分类方法通过计算待分类目标和训练样例之间的距离，选取与待分类目标距离最近的K个训练样例，根据K个选取样例中占多数的类别来确定待分类样例。距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距..
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2017-02-06 00:35:53
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Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)： 距离度量： 1、Euclidean Distance(欧式距离) 2、ManhattanDistance(曼哈顿距离) 3、Chebyshev Distance(切比雪夫距离) 4、MinkowskiDis ...
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2016-10-13 09:46:45
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bzoj3382[Usaco2004 Open]Cave Cows 3 洞穴里的牛之三 题意： n个点，求最远曼哈顿距离。n≤50000。 题解： 曼哈顿距离转切比雪夫距离（点(x,y)变为点(x+y,x-y)），然后输出最大横坐标-最小横坐标与最大纵坐标-最小纵坐标的较大值即可。 代码： 2016 ...
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2016-09-16 16:51:11
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bzoj1604[Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居 题意： n只牛，牛结成群当且仅当两只牛曼哈顿距离≤c或存在第三头牛使两头牛与它的曼哈顿距离都≤c，求最大的群和群数。n≤100000 题解： 好神啊。先把曼哈顿距离转成切比雪夫距离，(x,y)转为(x+y ...
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2016-08-14 07:54:52
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将（x,y）转化成（x+y,x-y）可以将切比雪夫距离转化成曼哈顿距离(自己推一推) A、B的切比雪夫距离就是A‘、B‘曼哈顿距离的一半。 那么可以将x、y分离处理，排序中位数即可。 注意如果最后选的最优的X、Y代回去不是整数，要在其上下左右中选个最优方案。 #include<algorithm> ...
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2016-08-11 22:37:31
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在分类聚类算法中，时常需要计算两个变量（通常是向量的形式）的距离，即相似性度量。其中，距离度量的性质：非负性，自反性，对称性和三角不等式。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。
本文目录：
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.余弦相似度
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2016-07-03 20:05:42
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这题挺神的...膜了半天claris的题解还有官方题解。。 一维随便搞， 二维的话就旋转坐标系，把原来的点(x,y)变成(x+y,x-y),把曼哈顿距离变成切比雪夫距离。然后排序后扫描线，树状数组维护。 三维的话.....官方题解是旋转坐标系后直接三维树状数组？（吓哭 Claris的题解说只要旋转后 ...
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2016-06-19 12:54:56
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