基于距离的计算方法 计算距离的方法

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)

欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:

(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:

(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:

  也可以用表示成向量运算的形式:

(4)Matlab计算欧氏距离

Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵,则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量,然后计算这M个向量两两间的距离。

例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离

X = [0 0 ; 1 0 ; 02]

D =pdist(X,'euclidean')

结果:

D =

1.00002.00002.2361

2. 曼哈顿距离(ManhattanDistance)

从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是,除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源, 曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Blockdistance)

(1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离

基于距离的计算方法 计算距离的方法

(2)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离

(3)Matlab计算曼哈顿距离

例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的曼哈顿距离

X = [0 0 ; 1 0 ; 02]

D = pdist(X,'cityblock')

结果:

D =

123

5. 标准化欧氏距离(Standardized Euclideandistance )

(1)标准欧氏距离的定义

  标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路:既然数据各维分量的分布不一样,好吧!那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧。均值和方差标准化到多少呢?这里先复习点统计学知识吧,假设样本集X的均值(mean)为m,标准差(standarddeviation)为s,那么X的“标准化变量”表示为:

  而且标准化变量的数学期望为0,方差为1。因此样本集的标准化过程(standardization)用公式描述就是:

  标准化后的值 = ( 标准化前的值 - 分量的均值 ) /分量的标准差

  经过简单的推导就可以得到两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的标准化欧氏距离的公式:

  如果将方差的倒数看成是一个权重,这个公式可以看成是一种加权欧氏距离(Weighted Euclideandistance)

(2)Matlab计算标准化欧氏距离

例子:计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的标准化欧氏距离(假设两个分量的标准差分别为0.5和1)

X = [0 0 ; 1 0 ; 02]

D = pdist(X,'seuclidean',[0.5,1])

结果:

D =

2.00002.00002.8284

7. 夹角余弦(Cosine)

有没有搞错,又不是学几何,怎么扯到夹角余弦了?各位看官稍安勿躁。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式:

(2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦

类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。

  即:

夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。

夹角余弦的具体应用可以参阅参考文献[1]。

(3)Matlab计算夹角余弦

例子:计算(1,0)、( 1,1.732)、( -1,0)两两间的夹角余弦

X = [1 0 ; 1 1.732 ; -10]

D = 1- pdist(X,'cosine') % Matlab中的pdist(X,'cosine')得到的是1减夹角余弦的值

结果:

D = 0.5000-1.0000 -0.5000

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