其中
表示在第i个簇中属性u上a的样本数，样本空间中不同属性的重要性不同的时候可以采用加权距离，一般如果认为所有属性重要性相同则要对特征进行归一化。一般来说距离需要的是相似性度量，距离越大，相似度越小，用于相似性度量的距离未必一定要满足距离度量的所有性质，例如直递性。比如人马和人，人马和马的距离较近，然后人和马的距离可能就很远。
19、解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。
贝叶斯公式：
最小化分类错误的贝叶斯最优分类器等价于最大化后验概率。
基于贝叶斯公式来估计后验概率的主要困难在于，条件概率
是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设，对于已知的类别，假设所有属性相互独立。这样，朴素贝叶斯分类则定义为
