KNN算法中的距离度量方法与比较

作者：从前慢现在也慢 | 2024-06-11 11:59:43

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KNN算法中的距离度量方法与比较

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在KNN中，距离度量方法对于确定最近邻样本的相似性至关重要。本文将介绍KNN中常用的距离度量方法，并提供相应的前端源代码示例。

欧几里德距离（Euclidean Distance）：
欧几里德距离是KNN中最常用的距离度量方法之一，它衡量两个样本之间的直线距离。对于二维空间中的两个点P(x1, y1)和Q(x2, y2)，欧几里德距离可以通过以下公式计算：

distance = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)
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下面是使用JavaScript实现欧几里德距离计算的示例代码：

function euclideanDistance(point1, point2) {
   
  const [x1, y1]</1
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