KNN 学习笔记

先看这篇

欧氏距离

其中欧式距离，也就是平常意义上的距离，为m维空间中两坐标的真实距离：

二维空间中(x1,y1),(x2,y2)(x_1,y_1),(x_2,y_2)之间的距离：

distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}

三维空间中(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)(x_1,y_1,z_1),(x_2,y_2,z_2)之间的距离：

distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1-y_2)^2 + (z_1-z_2)^2}

扩展到n维空间时,(a[1],a[2],⋯,a[n]),(b[1],b[2],⋯,b[n])(a[1],a[2],\cdots,a
),(b[1],b[2],\cdots,b
)之间的距离为：

distance=(a1−b1)2+(a2−b2)2+⋯(an−bn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance = \sqrt{(a_1 - b_1)^2 + (a_2-b_2)^2 + \cdots(a_n-b_n)^2}

马氏距离

其中马氏距离也就是协方差距离

参考维基百科

涉及到的协方差和协方差矩阵

注意

第一篇博文的代码应该加入一行：

在ma=distance(i);的下面加入：

label_ma = label(i);

不然不严谨