聚类算法：聚类算法中的距离度量

聚类算法：聚类算法中的距离度量

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_42749425/article/details/140411685

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本彼此相异。这种相似性通常通过计算样本之间的距离来衡量。聚类算法广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像分析、生物信息学等领域，帮助我们发现数据的内在结构和模式。

引言

1. 聚类算法概述

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本彼此相异。这种相似性通常通过计算样本之间的距离来衡量。聚类算法广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像分析、生物信息学等领域，帮助我们发现数据的内在结构和模式。

2. 距离度量在聚类中的重要性

距离度量是聚类算法的核心组成部分，它定义了数据点之间的相似度或差异度。选择合适的距离度量对于聚类结果的准确性和有效性至关重要。不同的距离度量方法适用于不同类型的数据和聚类需求，例如欧氏距离适用于数值型数据，而余弦相似度则更适合于文本数据的聚类。

距离度量方法

3. 欧氏距离

欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它计算两个点在多维空间中的直线距离。对于两个n维向量