欧式距离、标准化欧式距离、马氏距离、余弦距离 📏📊

欧式距离和标准化欧式距离、马氏距离以及余弦距离都是衡量两个数据点之间差异的重要方法。欧式距离是大家最熟悉的距离度量方式，它计算的是两点之间的直线距离，类似于我们在直角坐标系中所学的距离公式。然而，在实际应用中，由于数据的量纲和分布不同，直接使用欧式距离可能会产生偏差，这时就需要引入标准化欧式距离。标准化欧式距离通过对原始数据进行标准化处理（减去均值并除以标准差），从而使得不同维度的数据具有可比性。

而马氏距离则考虑了数据的协方差矩阵，能够更好地反映数据间的相关性，适用于高维数据的分析。最后，余弦距离则是一种基于角度的相似度度量，常用于文本分析等领域，它通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们的相似程度，而不受长度的影响。

掌握这些距离度量方法，可以帮助我们更准确地理解数据之间的关系，为数据分析提供有力支持。🔍👩‍💻