在数据科学中，比较和聚类非结构化数据点时，相似度和差异度量至关重要。本文将探讨数据科学中使用的各种距离度量类型。
向量距离度量是数据科学中用于比较两个向量之间距离的方法。以下是一些常用的向量距离度量方法。
欧几里得距离基于勾股定理，用于计算两个点之间的直线距离。在二维空间中，公式为 d = sqrt((v1-u1)^2 + (v2-u2)^2)。
import scipy.spatial.distance as distance
distance.euclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0])
# 返回 1.4142
闵可夫斯基距离是一种更通用的距离计算方法，可以通过改变参数 p 来获得不同的距离度量。
distance.minkowski([1, 5, 0], [7, 3, 4], p=2)
>>> 7.4833
在数据科学中，统计相似度通常使用皮尔逊相关系数来衡量。
皮尔逊相关系数衡量两个向量之间的线性关系。
import scipy
scipy.stats.pearsonr([1, 5, 0], [7, 3, 4])[0]
>>> -0.544
编辑距离度量用于计算两个字符串之间的差异，包括汉明距离、莱文斯坦距离等。
汉明距离衡量两个等长字符串之间不同字符的数量。
textdistance.hamming('series', 'serene')
>>> 3
莱文斯坦距离基于将一个字符串转换为另一个字符串所需的插入、删除和替换操作的数量。
textdistance.levenshtein('genomics', 'genetics')
>>> 2
基于标记的距离度量用于比较字符串之间的相似度，包括杰卡德指数、索伦森-戴斯系数等。
杰卡德指数通过将两个字符串共有的字符数量除以两个字符串的总字符数量来衡量相似度。
textdistance.jaccard('genomics', 'genetics')
>>> 0.6
序列距离度量用于比较两个字符串的相似度，包括最长公共子序列和最长公共子字符串。
最长公共子序列是两个字符串共有的最长子序列，可以通过删除零个或多个字符而不改变剩余字符的顺序来获得。
textdistance.lcsseq('datamining', 'dataanalysis')
>>> 'datani'
以下是一些关于数据科学中相似度和距离度量方法的常见问题。
欧几里得距离是衡量多维空间中两点之间直线距离的方法，通常用于聚类和分类任务中比较数值数据点。
莱文斯坦距离衡量将一个字符串转换为另一个字符串所需的插入、删除和替换操作的数量，而汉明距离只计算字符替换，并且要求字符串长度相等。