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2023-02-10
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简介：
解密超导量子计算
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算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice
**摘要：**
了解9种距离和相似度算法：欧氏距离、余弦相似度、汉明距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、雅卡尔指数、半正矢距离和Sørensen-Dice系数。这些算法在机器学习、文本分析、图像处理和生物学等领域各有应用。例如，欧氏距离用于KNN和K-Means，余弦相似度用于文本相似性，汉明距离在错误检测中，曼哈顿距离在数据挖掘，切比雪夫距离在棋盘游戏，闵可夫斯基距离通过调整参数适应不同场景，雅卡尔指数和Sørensen-Dice系数用于集合相似度。每种算法有其优缺点，如欧氏距离对异常值敏感，余弦相似度忽略数值大小，汉明距离仅适用于等长数据。
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Flink 的应用场景和架构模型
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