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machine-learning - L1 距离何时在 KNN 中提供与 L2 距离相似的性能？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:48:03

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这是一个棘手的问题:

假设在 KNN 中我们使用了 L2 距离(欧几里德距离)。我们还可以使用其他距离度量，例如 L1 距离。在以下情况下，使用 L1 距离的最近邻分类器的性能不会改变:

通过减去平均值对数据进行预处理。
通过减去平均值并除以标准差来对数据进行预处理。
数据的坐标轴会旋转。
以上都不是。

最佳答案

只有 2 是正确的，因为其他的 L1 距离改变太多

关于machine-learning - L1 距离何时在 KNN 中提供与 L2 距离相似的性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49741889/

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