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数理统计:闵可夫斯基距离

闵可夫斯基距离

Minkowski Distance

定义

两个 $n$ 维变量 $A\left(a_1,a_2,…,a_n\right)$ 与 $B\left(b_1,b_2,…,b_n\right)$ 间的闵可夫斯基距离定义为:

$$d=\left({\sum_{k=1}^{n}{\left|a_{k}-b_{k}\right|^p}}\right)^{\frac{1}{p}}$$

其中 $p$ 是一个变参数:当 $p=1$ 时,就是曼哈顿距离;当 $p=2$ 时,就是欧氏距离;当 $p→∞$ 时,就是切比雪夫距离

数理统计/闵可夫斯基距离.txt · 最后更改: 2017/05/03 10:57 由 爱折腾的交通人