距離定義
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曼哈頓距離可以用來(lái)衡量一個(gè)十字路口開(kāi)車到另外一個(gè)十字路口的距離；就像在曼哈頓開(kāi)車一樣，這也是曼哈頓距離的由來(lái)。
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馬氏距離：
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馬氏距離可以消除相關(guān)系的干擾，同時(shí)也消除了量綱的影響，量綱可以理解為一種線性變換。
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夾角余弦通常用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)向量直接的相似性，值域?yàn)閇-1,1]
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相似度和系數(shù)是兩個(gè)互斥的量，此消彼長(zhǎng)，所有可以用1-相似性來(lái)表示距離
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目前接觸到的相關(guān)性基本可以理解為線性相關(guān)，這樣相關(guān)系數(shù)高只能表示線性相關(guān)性高，而相關(guān)性低是獨(dú)立性高，也就是正態(tài)性。
DTW 距離：
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信息熵
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總結(jié)
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補(bǔ)充知識(shí)點(diǎn)
1. 協(xié)方差矩陣
均值：描述的是樣本集合的中間點(diǎn)
方差、標(biāo)準(zhǔn)差：描述的是樣本集合的各個(gè)樣本點(diǎn)到均值的平均距離，描述的是樣本的離散程度。
協(xié)方差：度量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量相互關(guān)系，協(xié)方差定義如下：
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方差是一種特殊的協(xié)方差：
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協(xié)方差矩陣:是多個(gè)隨機(jī)變量?jī)蓛芍g協(xié)方差的集合，形式如下：
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