RAG必懂知识：什么是向量数据库的距离？一文详解向量距离

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向量距离在数学、物理学、工程学和计算机科学等多个领域都至关重要。它们用于测量物理量、分析数据、识别相似性以及确定向量之间的关系。本文将提供向量距离及其在数据科学中应用的概述。 什么是向量距离？ 向量距离，也称为距离度量或相似度度量，是一种数学函数，用于量化两个向量之间的相似性或差异性。这些向量可以代表各种数据集，向量距离有助于理解向量在特征空间中的接近程度或远离程度。因此，向量距离在各种机器学习算法中至关重要，使这些算法能够基于向量之间的关系做出决策。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。特征可能有不同的数据类型（例如，真实值、布尔值、分类值），数据可能是多维的或由地理空间数据组成。 机器学习中向 ………………………………