欧氏距离python（欧氏距离能够体现各个变量在变差大小）

百科常识 2026年01月19日 03:16:14 1 wzgly

python计算欧氏距离

方法 #1：使用 numpy 库的 linalg.norm（）函数。此方法简洁高效，特别是对于大规模数据集。

算法原理距离计算：k-NN算法首先需要计算输入实例与训练集中每个实例的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。在提供的Python实现中，使用的是欧氏距离。欧氏距离的计算公式为：$d（x， y） = sqrt{sum_{i=1}^{n}（x_i - y_i）^2}$，其中$x$和$y$是两个n维向量。

引入face_distance函数：计算待识别人脸与所有已知人脸的欧氏距离，数值越小表示相似度越高。结合compare_faces二次验证：通过np.argmin找到最小距离对应的索引后，仅对该索引处的人脸进行严格匹配验证，避免误判。

初始化：随机选择两个点$C_1（x_1，y_1）$和$C_2（x_2，y_2）$作为初始簇中心。分配样本：计算每个点$P（x，y）$到$C_1$和$C_2$的欧氏距离，将$P$分配到距离更近的簇。

欧氏距离python（欧氏距离能够体现各个变量在变差大小）

怎样用Python计算数据的动态时间规整距离?DTW算法

执行DTW同步计算路径：使用fastdtw获取最短路径和距离：distance， path = fastdtw（x， y， dist=euclidean）路径示例：path = [（0， 0），（0， 1），（1， 2）， ...]，表示参考序列的第i行与目标序列的第j行匹配。

回溯寻找最短路径从右上角回溯，选择左下方三个点中距离最小的路径，最终得到规整路径距离。例如，Python中通过dtw库实现时，代码会输出路径距离d，其值越小表示相似度越高。典型应用场景语音识别：检测发音标准性，如语言学习软件中对比用户跟读与标准发音的差异。

DTW（动态时间规整）距离在处理时间序列数据时极为关键，特别是在比较不等长轨迹数据的相似性方面。tslearn是Python中一个用于时间序列学习的库，它提供了高效计算DTW距离的工具。tslearn在计算DTW距离时，采用了一系列优化算法与数据结构，以提高计算效率。在官方文档中，可以找到tslearn实现的详细描述。

DTW的基本原理DTW通过将时间序列在时间轴上进行局部的缩放（即warping扭曲），使得两个序列的形态尽可能一致，从而得到最大可能的相似度。这种方法采用了动态规划（dynamic programming，DP）的思想，通过构建一个累积距离矩阵，逐步计算出两个序列之间的最小规整代价路径。

对每个时间序列执行DTW对齐。对齐后序列进行平均计算，形成包含所有序列特征的平均序列。通过将每个序列点映射到平均序列上，实现序列间特征的综合。对映射后的平均序列进行DTW对齐，直至平均序列收敛。以下是Python代码实现DTWBA算法，利用FastDTW库计算DTW距离，numpy库执行数组计算。

国科大人工智能883知识点讲解(kmeans算法)

交叉熵的直观含义理解及XE（y，p）≥H（y）的证明如下：交叉熵的直观含义比特数与信息量：比特是度量信息量的单位，衡量事件带来的不确定性减少程度。事件占用比特数越少，编码效率越高。熵（H（x）衡量最优编码方案下平均每个事件所需比特数。事件发生概率越小，信息量越大，因其罕见需更多比特描述。

正则化的定义与核心目标正则化是一种通过约束模型复杂度来提升泛化能力的技术。其核心目标是防止模型过度依赖训练数据中的噪声或偶然模式（即过拟合），确保模型在未见过数据上也能表现良好。

国科大人工智能883考研中关于“感知器和激活函数”的知识点讲解如下：感知器定义：感知器是一种线性分类模型，属于二分类线性分类器，它试图找到一个超平面将输入数据线性可分。工作原理：感知器接收多个输入信号，通过加权求和并加上偏置后，通过激活函数输出一个二值结果，用于分类。

中国科学院大学人工智能学院883报考指南学院概况中国科学院大学人工智能学院成立于2017年5月28日，是我国人工智能领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。

年国科大883初试知研团队押题统计显示，其发布的冲刺资料与课程共押中约118分。具体说明如下：考查内容与题型《883人工智能基础》初试内容分为两部分：人工智能基础（约占70%）和数学基础（约占30%）。题型涵盖选择、填空、判断、简答、计算及证明、综合等，考查范围广泛且注重基础与综合能力的结合。

届招收情况中科院人工智能学院2023年预计招收120人，实际招生情况为一志愿录取86人，调剂录取24人。考试科目包括101思想政治理论、204英语（二）、302数学（二）和883人工智能基础。分数线为线，上岸分数区间为273-385。此专业主要面向在职考生，但也会为全日制考生预留调剂名额。

常用度量方法

〖壹〗、在数据处理和机器学习中，多种距离度量方法被广泛应用，以衡量数据点之间的相似性或差异。以下是七种常见的度量方式： **欧几里得距离**（Euclidean Distance）是最直观的，计算两点间线段长度，但非尺度不变，对数据需进行归一化处理。适合低维且大小重要的向量。

〖贰〗、长度度量长度度量是度量中最基础、最常见的一种类型。它用于测量物体的一维空间大小，如距离、长度等。在生活中，我们经常使用尺子、卷尺等工具来测量长度，这种度量方法在各种领域中都有广泛的应用，例如建筑工程、制造业等。面积度量面积度量指的是测量物体占据的二维空间大小。

〖叁〗、DTW距离（动态时间规整距离）DTW距离是一种用于测量两个时间序列之间相似性的算法。它通过动态规划的方法，寻找两个时间序列之间的最优匹配路径，从而计算它们之间的距离。DTW距离常用于语音识别、手势识别等领域。

〖肆〗、欧几里得距离（Euclidean Distance）作为最直观的度量，欧氏距离是通过连接两点的直线长度定义的。其简洁的公式为我们提供了计算两点间距离的快捷方式。然而，值得注意的是，它并非尺度不变，高维度数据下，欧氏距离的有效性会显著下降，需要数据预处理以保持一致性。

〖伍〗、距离度量在机器学习中扮演关键角色，包括监督和无监督学习算法，如k近邻、支持向量机和k均值聚类等。正确选择距离度量方法对结果影响巨大，因此在决定使用何种方法前，理解距离度量的原理及其适用场景至关重要。

Hysplit与Hysplit聚类时需要注意的点(基于NOAA网站)

〖壹〗、输入站点坐标时需确认是否为WGS84坐标系（NOAA默认格式），避免因坐标系转换导致轨迹偏移。高度设置需结合研究目标：后向轨迹分析：通常设置受体点高度为地面（0-100m），若研究高层污染传输需调整至对应高度（如500m、1000m）。聚类分析：需统一所有轨迹的起始高度，否则聚类结果可能因高度差异产生偏差。

〖贰〗、选择数据集：HYSPLIT提供了多种数据集供用户选择，其中GDAS数据集分辨率高、时间跨度大、数据集较全，是常用的选择。但需要注意的是，GDAS数据集的更新可能不及时，如今天的数据可能要明天才能用于绘图。因此，在选择数据集时，需要根据实际需求和数据更新情况做出合理判断。

〖叁〗、在进行聚类分析和PSCF分析时，需要确保轨迹数据的准确性和完整性。聚类方法和聚类数量的选择应根据研究需求和数据特点进行。PSCF分析的结果受到网格分辨率和权重函数等因素的影响，需要合理设置这些参数。

〖肆〗、首先，获取气象数据。通常使用GDAS1格式的数据，下载地址可参考相关指南。确保选择适合分析时间段的数据文件。接着，设置初始参数。

〖伍〗、在线绘制轨迹数据访问网址 ready.noaa/HYSPLIT... 在此网站上，您可以在线绘制轨迹数据。如果您希望下载数据后绘制图表，则可访问 arl... 进行数据下载。一般推荐使用迅雷工具进行数据下载，但下载速度可能受到网络环境影响。

〖陆〗、打开网址：s：//。选择计算轨迹选项在页面上选择第二个选项，即“计算轨迹”。此步骤将引导用户进入轨迹计算的具体设置。设置轨迹模式选择“Normal”模式，这是最常用的模式，适用于大多数情况。点击“下一步”继续。

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