pythonでデータ間の類似度を計算する方法いろいろ - Qiita
あるデータともう１つのデータがどれだけ似通っているかを計算する方法はたくさんある。 http://wikiwiki.jp/cattail/?%CE%E0%BB%F7%C5%D9%A4%C8%B5%F7%CE%A5 その中でもユークリッド距離、ピアソンの積率相関係数、Jaccard係数をpythonで実装する。 集合知プログラミング第2章参考。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873113647/ ユークリッド距離 中学や高校の数学でならうような一般的な距離。２次元か３次元なら図で表せるしイメージもできるが、それ以上の次元はイメージできない。けどやっていることは基本的に3次以下と同じ。
Pythonで2点間の距離（様々）を求める方法
how to calculate the distance between two points using python – StackOverflow Distance computations – SciPy.org にある様に，SciPyには色々な距離を求める方法が用意されている． 質問のEuclidean distance（ユークリッド距離）, Manhattan distance（マンハッタン距離）, Supreme distance（多分，チェビシェフ距離と理解）, Minkowski distance（ミンコフスキー距離）をSciPyを使って求めると， import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean, minkowski, chebyshev, cityblock a = np.array((1
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dlib/python_examples/face_recognition.py at master · davisking/dlib
