Scikit Learn 中的距离度量
Distance metrics in Scikit Learn
我正在查看 Scikit Learn 中为成对距离实现的一些 distance metrics。他们包括
‘cityblock’
‘euclidean’
‘l1’
‘l2’
‘manhattan’
现在我一直假设（例如基于 here and here）欧几里德与 L2 相同；和曼哈顿 = L1 = cityblock.
在 Scikit Learn 中不是这样吗？不然为什么同一个东西叫不同的名字？
你的 link 告诉你到底发生了什么。这些字符串中的每一个都映射到一个内部函数。
metric Function
‘cityblock’ metrics.pairwise.manhattan_distances
‘cosine’ metrics.pairwise.cosine_distances
‘euclidean’ metrics.pairwise.euclidean_distances
‘l1’ metrics.pairwise.manhattan_distances
‘l2’ metrics.pairwise.euclidean_distances
‘manhattan’ metrics.pairwise.manhattan_distances
所以您的假设是正确的，因为 cityblock、manhattan 和 l1 都在内部映射到 pairwise.manhattan_distances！
为什么使用多个名称？ 因为来自不同背景的不同人对相同的想法使用不同的名称。
我确实认为我可以使用 cityblock if the name rings a bell (for me) 而不是需要自己建立连接 cityblock == l1 if cityblock不受明确支持。
我正在查看 Scikit Learn 中为成对距离实现的一些 distance metrics。他们包括
‘cityblock’
‘euclidean’
‘l1’
‘l2’
‘manhattan’
现在我一直假设（例如基于 here and here）欧几里德与 L2 相同；和曼哈顿 = L1 = cityblock.
在 Scikit Learn 中不是这样吗？不然为什么同一个东西叫不同的名字？
你的 link 告诉你到底发生了什么。这些字符串中的每一个都映射到一个内部函数。
metric Function
‘cityblock’ metrics.pairwise.manhattan_distances
‘cosine’ metrics.pairwise.cosine_distances
‘euclidean’ metrics.pairwise.euclidean_distances
‘l1’ metrics.pairwise.manhattan_distances
‘l2’ metrics.pairwise.euclidean_distances
‘manhattan’ metrics.pairwise.manhattan_distances
所以您的假设是正确的，因为 cityblock、manhattan 和 l1 都在内部映射到 pairwise.manhattan_distances！
为什么使用多个名称？ 因为来自不同背景的不同人对相同的想法使用不同的名称。
我确实认为我可以使用 cityblock if the name rings a bell (for me) 而不是需要自己建立连接 cityblock == l1 if cityblock不受明确支持。