欧几里德距离

您只能为相同维度的向量计算核心距离。但您可以为实体2中的missin定义一些默认值     

L2在两个特征向量之间。这两个是自然的方式： 您可以找到实体1的所有特征向量与实体2的所有特征向量之间的最小L2距离。如果我们有实体1的2个向量，如A = [1,3,2,1]和B = [3，实体2的2,4,1]和1矢量，如C = [1,2,4,2]。然后dist = min（d（[1,3,2,1]，[1,2,4,2]），d（[3,2,4,1]，[1,2,4,2]） 您可以找到实体1的所有向量与实体2的平均向量之间的平均向量。然后计算L2距离。如果我们有实体1的2个向量，如A = [1,3,2,1]和B = [3,2,4,1]，则实体2的1个向量，如C = [1,2,4,2] 。然后dist = d（[（1 + 3）/ 2，（3 + 2）/ 2，（2 + 4）/ 2，（1 + 1）/ 2]，[1,2,4,2]）     

这根本不是一个坏问题。 有时，数学家将两个元素集（A和B）之间的欧几里德距离定义为任一集合中任意两对元素之间的最小距离。 您还可以使用这两组的最大值。这被称为豪斯多夫距离。 两组之间的距离 换句话说，您可以计算集合A的每个元素与集合B的每个元素之间的欧几里德距离，然后将两个集合之间的距离d（A，B）定义为任何一个的最小（或最大）距离。您计算的元素对。 Hausdorff（最大）距离具有一些更好的数学性质，并且在非空的紧凑集合的空间中（由于它们是离散的，因此它们将是你的元素）它将是一个适当的数学距离，因为它满足： 对于所有非空紧凑型套件A，B，C d（A，B）> = 0（当且仅当A = B时，d（A，B）= 0） d（A，B）= d（B，A） d（A，B）＆lt; = d（A，C）+ d（C，B）