聚类分析：1.相似性测度

相似性测度就是为聚类进行服务的，通过相似性测度来进行聚类。
一个样本都是一个n维向量，在空间中就是一个点，即坐标，所以两个样本相似就是两个点的距离相近。

在正式讲解具体的距离测度方法，这里现讲两种常用的两种运算：

欧式距离是最常用的相似性测度方法，但也存在缺陷，就是不同的向量尺度里结果是不一样的，即向量分值的单位不同，如一个是L,另一个是ml，算出来的聚类结果可能是不一样的，可以通过数据归一化处理，减轻这种影响。

马氏距离是欧式距离的升级版，克服了欧式距离的缺陷，欧式距离是一种特殊的马氏距离。

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