K近邻（KNN）算法是依据最邻近的几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，其中常用的距离公式包括（ ）
A: 欧式距离
B: 曼哈顿距离
C: 余弦距离
D: 切比雪夫距离
A: 欧式距离
B: 曼哈顿距离
C: 余弦距离
D: 切比雪夫距离
A,B,C,D
举一反三
- 下列哪个距离度量不在KNN算法中体现:( )。 A: 切比雪夫距离 B: 欧氏距离 C: 余弦相似度 D: 曼哈顿距离
- 在闵可夫斯基距离公式中,当p=2时,闵可夫斯基距离变为(). A: 欧式距离公式 B: 曼哈顿距离公式 C: 切比雪夫距离公式
- 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量有（）。 A: 绝对距离 B: 欧式距离 C: 切比雪夫距离 D: 夹角余弦
- 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（） A: 绝对距离 B: 欧式距离 C: 夹角余弦 D: 相关系数 E: 切比雪夫距离
- 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（） A: A绝对距离 B: B欧式距离 C: C夹角余弦 D: D相关系数 E: E切比雪夫距离
内容
- 0
闵可夫斯基距离是一组距离的定义，下列距离中属于闵可夫斯基距离的有（ ）。 A: 切比雪夫距离 B: 马氏距离 C: 欧式距离 D: 曼哈顿距离
- 1
常用的相异性计算方法有哪些(<br/>) A: 切比雪夫距离 B: 闵可夫斯基距离 C: 欧几里得距离 D: 曼哈顿距离
- 2
当数据各个变量的方差差异较大时，采用哪种距离定义方法相对来说更合适： A: 欧式距离 B: 马氏距离 C: 曼哈顿距离 D: 切比雪夫距离
- 3
下列距离中，与训练样本集相关的是 A: 马氏距离 B: 欧氏距离 C: 曼哈顿距离 D: 切比雪夫距离
- 4
以下距离度量方法中,在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口的距离是: ( )。 A: 夹角余弦 B: 切比雪夫距离 C: 曼哈顿距离 D: 欧氏距离