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最短距离方法

最短距离方法（Minimum Distance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。

最短距离方法的具体步骤如下：
1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。
2. 特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。
3. 计算距离：使用合适的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离。
4. 分类决策：根据最小距离原则，将待分类样本分配给与其距离最近的训练集样本所属的类别。
5. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，通常使用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。

最短距离方法的优点是简单直观，易于理解和实现。然而，它也存在一些缺点：
- 对于高维数据或特征空间中的非线性关系，最短距离方法可能表现不佳。
- 在处理不平衡数据集时，最短距离方法可能偏向于多数类别。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的分类算法。

函数

ee.Classifier.minimumDistance(metric, kNearest)

Creates a minimum distance classifier for the given distance metric. In CLASSIFICATION mode, the nearest class is returned. In