机器学习几种距离比较：欧拉距离（Euclidean Distance）、曼哈顿距离（Manhattan Distance）和明可夫斯基距离（Minkowski Distance)

1、欧拉距离

二维：

三维：

一般地，

简写为：

2、曼哈顿距离

3、明可夫斯基距离

对比欧拉距离和曼哈顿距离，

将欧拉距离公式中根号写成1/2形式，

改写成相似形式有，

由距离的相似性，可写成一般形式，即得明可夫斯基距离，

当p = 1时，即为曼哈顿距离；

当p=2时，即为欧拉距离。

4、更多的距离

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