两个向量之间的欧式距离
Posted 东宫得臣
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了两个向量之间的欧式距离相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
template <class DataType>
double EuclideanDistance(std::vector<DataType> &inst1, std::vector<DataType> &inst2) {
if(inst1.size() != inst2.size()) {
std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n";
return -1;
}
double distance=0.0;
std::vector<double> temp;
for(size_t i=0; i<inst1.size(); ++i) {
temp.push_back(pow(inst1.at(i)-inst2.at(i), 2.0));
}
distance=accumulate(temp.begin(), temp.end(), 0.0);
distance=sqrt(distance);
return distance;
}
kNN具体的实现可以有很多的优化方式,如可以在计算前先排除掉与预测集数据距离较大的一些噪音点,
从而提高计算效率。
以上是关于两个向量之间的欧式距离的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章