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闵可夫斯基距离
数理统计:闵可夫斯基距离
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====== 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
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