python闵可夫斯基距离计算

python闵可夫斯基距离是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的距离度量方法，用于衡量向量之间的相似程度。该距离度量基于向量空间，通过调整距离的阶数来适应不同的数据类型，包括数值型、离散型和混合型数据。在二维空间中，闵可夫斯基距离表达为： d(x,y) = (|x1-y1|^p + |x2-y2|^p)^(1/p)，其中x和y为两个向量，p为距离的阶数。当p=1时，闵可夫斯基距离等同于曼哈顿距离；当p=2时，闵可夫斯基距离等同于欧几里得距离。闵可夫斯基距离在聚类、分类和回归等任务中发挥关键作用。在聚类中，它度量样本相似性，将相似样本聚合；在分类中，计算测试样本与训练样本之间的距离，确定测试样本类别；在回归中，计算预测值与真实值的距离，评估模型性能。