Vector 如何为距离度量的特征向量内的属性添加权重？
我试图测量两个特征向量之间的距离，但我想让特征向量中的一个属性比其他属性更重要。例如，如果我在下面的向量中填充了数字特征，我如何对“味道”赋予更多的价值 V=[味道、气味、感觉、外观] 我知道我可以隔离该值并对其执行距离测量，但我不确定这是否是最好的方法，这样做是否会丢失“图片的其余部分”。当我搜索加权距离度量值时，我倾向于在页面上搜索权重仅用于数据的标准化或标准化，而这些数据的含义似乎与我想要的不一样Vector 如何为距离度量的特征向量内的属性添加权重？,vector,machine-learning,distance,Vector,Machine Learning,Distance,我试图测量两个特征向量之间的距离，但我想让特征向量中的一个属性比其他属性更重要。例如，如果我在下面的向量中填充了数字特征，我如何对“味道”赋予更多的价值 V=[味道、气味、感觉、外观] 我知道我可以隔离该值并对其执行距离测量，但我不确定这是否是最好的方法，这样做是否会丢失“图片的其余部分”。当我搜索加权距离度量值时，我倾向于在页面上搜索权重仅用于数据的标准化或标准化，而这些数据的含义似乎与我想要的不一样 我是否最好在全向量上使用距离度量，然后在稍后应用KNN之类的权重？我认为您可以尝试矩阵乘法，
我是否最好在全向量上使用距离度量，然后在稍后应用KNN之类的权重？我认为您可以尝试矩阵乘法，这意味着您可以给出一个权重矩阵，然后将此权重矩阵与数据相乘