距离指标英文解释翻译、距离指标的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 range marker

分词翻译：

距离的英语翻译：

be apart from; distance; interval; remove; space
【计】 geodesic distance
【医】 distance; telorism

指标的英语翻译：

guideline; index; norm; target
【经】 indicator; target

专业解析

在汉英词典中，“距离指标”对应的英文术语为distance metric或distance measure，指用于量化两个对象之间差异程度的数学工具。这一概念广泛应用于数学、计算机科学、地理学等领域，具有严格的数学定义和实际应用价值。

1. 定义与核心特性

距离指标需满足以下数学公理：

• 非负性：$d(x,y) ge 0$，当且仅当$x=y$时等号成立
• 对称性：$d(x,y) = d(y,x)$
• 三角不等式：$d(x,z) le d(x,y) + d(y,z)$

  典型例子包括欧氏距离（Euclidean distance）和曼哈顿距离（Manhattan distance）。

2. 常见类型与应用

• 欧氏距离：用于几何空间中的直线距离计算，公式为

  $$

  d = sqrt{sum_{i=1}^n (x_i - y_i)}

  $$

  常见于机器学习的聚类分析。

• 余弦相似度：衡量向量方向差异，适用于文本相似性比对。
• 马氏距离：考虑数据协方差结构，用于统计学中的异常检测。

3. 学科交叉意义

在生物学中，遗传距离指标（如p-distance）用于量化物种间基因差异；地理信息系统（GIS）中，测地距离指标可精确计算地球表面两点间的最短路径。

引用来源

1. MathWorld, Metric Space
2. Rudin, W. Principles of Mathematical Analysis
3. Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning
4. Stanford University CS231n Course Notes
5. National Center for Biotechnology Biology Studies

网络扩展解释

距离指标在不同领域有不同含义，主要分为技术分析和数据挖掘两类：

一、技术分析中的距离指标

1. 定义
   用于衡量股价与参考点（如均线、趋势线）的偏离程度，反映价格波动趋势强弱。
   计算公式示例：

   • 股票场景：
     $$text{Distance} = frac{text{Close} - text{MA}}{text{MA}} times 100$$
     其中，Close为收盘价，MA为移动平均线。
   • 归一化处理版本：
     $$text{Distance} = frac{text{A} - text{B}}{text{STDEV(A)}} times 100$$
     （A为价格序列，B为参考点）。

2. 应用意义

   • 数值越大，股价偏离参考点越远，趋势越强；反之则趋势平缓。
   • 正负值分别表示价格高于或低于均线，辅助判断超买/超卖。

二、数据挖掘中的距离指标

1. 核心概念
   通过数学方法量化数据点间的相似性或差异性，常用于聚类、分类算法。

2. 常见类型及公式

   • 欧几里得距离（直线距离）：
     $$d(p, q) = sqrt{sum_{i=1}^{n}(p_i - q_i)}$$
   • 曼哈顿距离（网格路径）：
     $$d(p, q) = sum_{i=1}^{n}|p_i - q_i|$$
   • 切比雪夫距离（最大坐标差）：
     $$d(p, q) = max_i|p_i - q_i|$$
     （公式来源：）

三、应用场景

• 金融领域：结合波动率评估投资风险，辅助择时交易。
• 数据科学：支撑K-means聚类、KNN分类等算法。

注意事项

• 技术分析中需结合其他指标（如成交量）综合判断。
• 数据挖掘场景需根据数据类型选择距离指标（如连续型数据适合欧氏距离，离散型适合曼哈顿距离）。

更多细节可参考[帆软知识库]()及股票技术分析文档（-6）。

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