最小距離分類

最小距離分類（Minimum Distance Classification）是一種常見的機器學習分類方法，它基於樣本之間的距離來進行分類決策。這種方法假設來自同一類別的樣本比來自不同類別的樣本更接近。最小距離分類可以分為以下幾種類型：

歐氏距離（Euclidean Distance）：這是歐幾里得空間中兩點間的直線距離。在多維空間中，它是點的各個坐標差值的平方和然後開方得到的。
曼哈頓距離（Manhattan Distance）：這是歐幾里得空間中兩點間的直線距離，但計算方式是各個坐標差值的絕對值之和。
馬氏距離（Mahalanobis Distance）：這是一種考慮到變異數的距離，它會將樣本點投影到標準正態分佈上，然後計算樣本點與平均值的距離。

最小距離分類的算法通常包括以下步驟：

數據預處理：清洗數據，進行數據標準化等預處理工作。
特徵提取：從數據中提取出可以用於分類的特徵。
訓練模型：使用訓練數據集來訓練分類器，計算各個樣本之間的距離。
測試與評估：使用測試數據集來測試分類器的性能，並評估其準確性。

最小距離分類的優點是簡單易懂，計算量小，適用於數據量較大的情況。缺點是它可能會受到離群值的影響，而且沒有考慮到數據的分布情況。在實際應用中，最小距離分類通常會結合其他算法來提高分類的準確率。