距离判别法是什么

距离判别法是一种在模式识别和机器学习中使用的方法，用于在特征空间中对不同类别的样本进行分类。该方法基于样本之间的距离度量，通过计算待分类样本与各个类别样本之间的距离，将待分类样本归类到与其距离最近的类别中。

距离判别法的基本思想是，同一类别样本之间的距离相对较小，而不同类别样本之间的距离相对较大。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在距离判别法中，通常将待分类样本与各个类别样本之间的距离进行比较，选择距离最小的类别作为待分类样本的类别。

距离判别法的优点是简单直观，易于理解和实现。然而，它也存在一些限制，比如对特征空间中的噪声和异常点比较敏感，容易受到特征空间维度的影响等。因此，在实际应用中，距离判别法通常需要结合其他方法来提高分类的准确性和鲁棒性。