距离函数的定义（距离函数分类方法）

1. 函数距离的定义
2. 距离函数分类方法
3. 产出距离函数的定义
4. 一点到函数图像的距离
5. 两个一次函数之间的距离怎么求
6. 线段距离公式是什么

函数距离的定义

距离

数学概念

本词条是多义词，共40个义项

在数学中，距离是泛函分析中最基本的概念之一。它所定义的距离空间连接了拓扑空间与赋范线性空间等其他空间，是学习泛函分析首先接触的概念。

函数距离是描述两点间距离的一种函数关系。

中文名

函数距离

外文名

Function of distance

距离函数分类方法

欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离,两个向量之间的欧氏距离计算公式如下： 　　其中X,Y分别是m维的向量. 　　马氏距离 　　我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性.因此,有时需要采用不同的距离函数. 　　如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离,那么对一切i,j和k,dij应该满足如下四个条件： 　　①当且仅当i=j时,dij=0 　　②dij＞0 　　③dij＝dji（对称性） 　　④dij≤dik＋dkj（三角不等式） 　　显然,欧氏距离满足以上四个条件.满足以上条件的函数有多种,本节将要用到的马氏距离也是其中的一种. 　　第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算： 　　dij=(xi一xj)'S-1(xi一xj) 　　其中,xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量,S为样本协方差矩阵. 　　马氏距离有很多优点.它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同.马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰.它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用.

产出距离函数的定义

函数距离描述两点间距离的一种函数...包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出

一点到函数图像的距离

可以根据坐标系的方法来计算图像中两点之间的距离。 设图像两点坐标为M点（x1，y1），N点（x2，y2），² 那么两点距离就是：MN=√【（x2-x1）²-（y2-y1）²】。 例如：x1=4，y1=2，x2=7，y2=6， 那么这两点之间局离为：√【（7-4）²-（6-2）²】=5。

两个一次函数之间的距离怎么求

两个一次函数之间的距离并没有这样的概念，由于一次函数的图象是直线，这个问题可以说成求两直线间的距离。

（1）当两直线相交时，我们认为两直线的距离为零；

（2）当两直线重合时，我们认为两直线的距离为零；

（3） 当两直线平行时，作两直线的公垂线，两个垂足的构成的线段的长度就是两平行线间的距离。

线段距离公式是什么

线段距离公式首先要确定两点，即两点间距离公式，设两个点A、B以及坐标分别为坐标A(x₁，y₁)与 B(x₂，y₂)，则A和B两点之间的距离为：AB=d=√[(x₂ - x₁)²+(y₂ - y₁)²]。两点间距离公式常用于函数图形内求两点之间距离、求点的坐标的基本公式，是距离公式之一。两点间距离公式叙述了点和点之间距离的关系

到此，以上就是小编对于距离函数的定义是什么的问题就介绍到这了，希望介绍的6点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。