我正在使用 ELKI 库来执行特征之间的一些距离测量。
在其他功能中，我计划实现 Tamura 功能。根据我所做的研究，该算法返回一个表示三个“不相关”特征的向量。（第 1 元素：粗糙度，第 2 元素：对比度，第 3-18 元素：方向）。两个 tamura 特征向量之间的距离应该作为一个整体来测量，还是单独测量这三个特征之间的距离更好（可能使用不同的距离函数）？
此外，我读到 Chisqaure 和二次型距离是测量直方图之间距离的好算法，因为它们利用跨箱的信息来检索更多感知上理想的结果。但是，我仍然不确定这些算法是否足以测量 Tamura 特征的方向性直方图部分。有人可以为这种情况建议一个好的距离函数吗？
谢谢！