大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
1、欧氏距离Euclidean Distance：
![NN中常用的距离计算公式：欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦、汉明距离[通俗易懂]](https://img-blog.csdn.net/20180611230549668)
2、曼哈顿距离Manhattan：
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3、Mahalanobis马氏距离
马氏距离的浅显解释，见我的博文：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/80759195
马氏距离和欧式距离的对比，见我的博文：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/80759236
4、cosine similarity
cosine distance = 1 – cosine similarity
5、Hammi汉明距离
汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字对应位不同的数量
比如：1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2
参考文章：https://blog.csdn.net/Kevin_cc98/article/details/73742037
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