L1范数
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和
L2范数
L2范数、欧几里得范数一些概念。
首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。
欧几里得范数（Euclidean norm） ==欧式长度 =L2 范数 ==L2距离
Euclidean norm == Euclidean length == L2 norm == L2 distance ==I^2 norm
对于一个向量，假设向量 
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L2 范数表示符合可以为 
或者 
，甚至 
计算公式如下
其中n为向量的维度。
L2范数定义为向量所有元素的平方和的开平方
对于两个向量
,则L2范数可以认为是空间中两个点间的距离
该概念部分参考：https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html
在论文 “A Decomposition Approach for Urban Anomaly DetectionAcross Spatiotemporal Data”
——Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-19)
中，L2范数的倒数用来计算相似度：
rm和rn为rm rn半径的区域内内数据的相似性。Vrm Vrn分别为正常分量和异常分量之和。
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