【1.1】距离概述

运用算法做分类时需要估不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement，SM)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)

首先，了解一下距离计算（聚类分析）

对于函数Dist( ; )，倘若它是一个“距离度量”（distance measure），则需要满足一些基本性质：

• 非负性：d ( i , j ) ≥ 0（距离是一个非负的数值）
• 同一性：d ( i , i ) = 0（对象到自身的距离为0）
• 对称性：d ( i , j ) = d ( j , i ) （距离是一个对称函数）
• 直递性：d ( i , j ) ≤ d ( i , k ) + d ( k , j )（从对象 i ii 到对象 j jj 的直接距离不会大于途经的任何其他对象k的距离和）

参考资料

• https://blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/119296283?spm=1001.2014.3001.5501