最小欧式距离的模式识别分类

资 源 简 介

最小欧式距离的模式识别分类

详 情 说 明

最小欧式距离分类是模式识别中最基础且直观的分类方法之一。其核心思想是通过计算未知样本与各类别代表点之间的欧式距离，将其归类到距离最近的类别中。

这种方法首先需要为每个类别确定一个代表点（通常是该类训练样本的均值）。当新样本出现时，计算它与各类别代表点在特征空间中的欧式距离，即各特征维度差值的平方和再开方。距离最小的类别即判定为该样本的归属类别。

最小欧式距离分类的优点是计算简单、易于实现，尤其适合特征维度不高且各类别分布紧凑、分离度好的场景。但它的局限性也很明显：当各类别的样本分布存在重叠或形状复杂时，单纯依赖距离可能导致分类错误。此外，该方法默认所有特征维度对分类的贡献均等，未考虑不同特征的重要程度差异。

在实际应用中，可以通过特征标准化缓解尺度差异问题，或引入加权欧式距离改进分类效果。这是理解更复杂分类算法（如KNN、SVM）的重要基础。