KNN演算法是一種高效的分類演算法，是數據挖掘中常用的演算法之一。那麼，KNN演算法中如何進行距離計算呢？
歐幾里得距離
歐幾里得距離是最常見的距離計算方法之一，它的基本思想是通過勾股定理計算兩點之間的距離。在KNN演算法中，歐幾里得距離計算公式如下：
dist = sqrt(pow((x1-x2),2) + pow((y1-y2),2))
其中，x1和y1是一個樣本點的坐標，x2和y2是另一個樣本點的坐標。
曼哈頓距離
曼哈頓距離又稱為城市街區距離，它的計算方法是將兩點之間的距離用橫縱坐標上的距離之和表示。在KNN演算法中，曼哈頓距離計算公式如下：
dist = |x1-x2| + |y1-y2|
餘弦距離
餘弦距離是一種基於向量的距離計算方法，它的計算方法是兩個向量的夾角餘弦值。在KNN演算法中，餘弦距離計算公式如下：
dist = cosθ = A·B / (||A|| * ||B||)
其中，A和B分別表示兩個向量，||A||和||B||分別表示兩個向量的長度。
綜上所述，KNN演算法中的距離計算方法有歐幾里得距離、曼哈頓距離和餘弦距離三種，根據不同的應用場景選擇適合的距離計算方法能夠提高演算法的分類準確率。
本文主要介紹了KNN演算法中的三種距離計算方法，供讀者參考。在實際應用中，應根據具體情況選擇最合適的距離計算方法。
