《表1 向量间的距离计算》

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《基于Spark的改进K-means算法的并行实现》

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其中:ASD代表的是两个向量属性差值之和的绝对值；Xji是第j个向量的第i个属性值；Yki是第k个向量的第i个属性值；m为特征维度。如果Xji都比Yki大或都比Yki小，ASD距离就变成曼哈顿距离了。ED表示欧氏距离，SAD是曼哈顿距离。表1展示了向量间的距离计算例子。可以看出，如果ASD/SAD=1即ASD距离等于曼哈顿距离时，MSD距离就是欧氏距离。