machine-learning - 为什么 tsne 方法使用欧几里得距离来计算高维数据中的相似性？

Question

我尝试过其他距离度量，如切比雪夫距离或曼哈顿距离等，这些都是在 Matlab 的 tsne 中实现的。其中一些实现了与欧几里得距离度量相同的良好性能。所以我对为什么tsne总是使用欧几里得距离来计算距离有一些疑问。与其他距离度量相比，此距离度量有什么优势吗？我希望有人可以帮助我解决我的问题。提前致谢！

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Answer 1

TSNE 总是使用欧几里得距离函数来测量距离，因为它是方法定义中的默认参数集。如果您希望更改用于特定问题的距离函数，则需要在方法调用中更改“metric”参数。

这是一个链接，列出了您可以用作参数而不是欧几里得的不同距离函数。

希望这可以帮助！