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案例：NLP技术实现预测天气冷暖感知度（KNN分类器模型实现1）

欧式距离，KNN
2018/11/14 Share

欧式距离一般形式

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def ComputeEuclideanDistance(x1, y1, x2, y2):
    """欧式距离计算：d=(x1-x2)^2+(y1-y2)^2"""
    d = math.sqrt(math.pow(x1 - x2, 2) + math.pow(y1 - y2, 2))
    return d

即求两个向量之间的距离（二维）

欧式距离拓展形式

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def EuclideanDistance(instance1, instance2, length):
    """欧式距离计算拓展"""
    d = 0
    for x in range(length):
        d += pow((instance1[x] - instance2[x]), 2)
    return math.sqrt(d)

求两个向量之间的距离（任意维度）

欧式距离通用形式

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def EuclideanDistance3(newV, dataset):
    """欧式距离计算拓展"""
    rowsize, colsize = dataset.shape  # 获取数据集维度值
    diffMat = tile(newV, (rowsize, 1)) - dataset  # 矩阵化
    sqDiffMat = diffMat ** 2  # 平方
    SqrtDist = sqDiffMat.sum(axis=1) ** 0.5  # 求和取平均
    return SqrtDist

新的向量与数据集中的所有向量求欧式距离

CATALOG
  1. 1. 欧式距离一般形式
  2. 2. 欧式距离拓展形式
  3. 3. 欧式距离通用形式
Total : 99
2018
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