ML Distance

这个Rust包基于论文《关于概率密度函数之间距离/相似度测量的综合调查》并实现了将ml-distance包从js/ts转换为rust。

使用方法

在项目目录中运行以下Cargo命令

cargo add ml-distance

或者将以下行添加到Cargo.toml中

ml-distance = "^1.0.0"

然后在代码中使用它，如下所示

注意：距离和相似度对所有实现 Into\<f64\> 特性的类型都进行了实现。(例如 f64, i32, u32, i64, ...)

use ml_distance::distance;

let p: [f64; 3] = [0.000, 1.700, 2.350];
let q: [f64; 3] = [0.300, 1.700, 1.001];

let dist = distance::euclidean(&p, &q);
assert_eq!(dist, 1.3819554985599212);

或者对于相似度

use ml_distance::similarity;

let p = vec![0, 1, 2, 1, 1, 3];
let q = vec![0, 1, 1, 5, 9, 3];

let dist = similarity::cosine(&p, &q);
assert_eq!(dist, 0.6009252125773316);

实现的距离

实现的相似度