A. python 機器學習 K-近鄰演算法 常用距離度量方法
在K-近鄰（KNN）演算法中，選擇合適的距離度量至關重要，因為它直接影響到數據點之間的「相似性」計算。不同距離度量可能導致模型性能差異。進行交叉驗證比較不同度量對模型的影響，以確定最佳選擇。下面列舉了幾種常用距離度量方法：
1. 歐幾里得距離（Euclidean Distance）
適用於連續型數據，是多維空間中兩點間的「直線」距離。計算方法如下：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
2. 曼哈頓距離（Manhattan Distance）
在KNN中常用，衡量兩點在標准坐標繫上的絕對軸距總和。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
3. 切比雪夫距離（Chebyshev Distance）
特別適用於各維度相對重要性相同的情況，機器學習中用於KNN演算法，尤其在最大差異重要的場景。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
4. 閔可夫斯基距離（Minkowski Distance）
是歐幾里得距離和曼哈頓距離的推廣，用於KNN演算法時建議數據標准化或歸一化。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
5. 漢明距離（Hamming Distance）
用於度量相同長度序列的差異，常用於處理分類變數或二進制數據。計算方法：
- **使用math模塊**：
- **使用NumPy**：
6. scikit-learn中使用
在scikit-learn庫中，通過初始化K-近鄰（KNN）模型時設置metric參數來選擇不同的度量方法。示例代碼如下：
- **Python 機器學習 K-近鄰演算法 距離度量**：
- **詳細文檔**：
每種距離度量方法都有其適用場景，選擇時需考慮數據特性和問題需求。通過實驗比較不同度量對KNN模型性能的影響，有助於找到最優解決方案。
B. python多個起點不交叉最短路徑
1 針對給定的多個起點和終點，如果要求起點之間不交叉，那麼存在最短運禪路徑。
2 因為起點之間不交叉，可以將問題簡化為多個單起點單終點的問題，可以使用 Dijkstra 演算法或者 A* 演算法等察汪求解最短路徑的演算法。
3 如果需要考慮多個起點之間的交叉情況，可以考慮使用遺傳演算法等旁沒塵啟發式演算法，不過這樣的演算法復雜度較高，需要更長的計算時間。