欧几里得距离和曼哈顿距离

在k-means或kNN，我们常用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离，有时也用曼哈顿距离，请对比下这两种距离的差别。

欧式距离

曼哈顿距离

可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和

图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离

通俗来讲，想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。而实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”，这也是曼哈顿距离名称的来源，同时，曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。

欧几里得距离和曼哈顿距离相关推荐

R语言dist函数距离计算实战（欧几里得距离、曼哈顿距离）
R语言dist函数距离计算实战(欧几里得距离.曼哈顿距离) 目录 R语言dist函数距离计算实战(欧几里得距离.曼哈顿距离)
欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离
欧几里得距离,欧氏距离,也就是我们熟知的距离,可扩展至m维 2维:d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2) 3维:d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2) m维: ...
文本相识度算法（余弦相似性、简单共有词、编辑距离、SimHash、汉明距离、Jaccard相似性系数、欧几里得距离、曼哈顿距离）
文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用. 比如舆论控制,我们假设你开发了一个微博网站,并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库,那么当一个用户发微博时会先 ...
欧几里得距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离
1.欧几里得距离(欧式距离) 它是在m维空间中两个点之间的真实距离.在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离(简单来说就是两点之间直线最短的那段距离).相关联的范数称为欧几里得范数,也称 L2 ...
欧几里得距离，曼哈顿距离
1 欧几里得距离:两个点之间的距离,也即通常情况下,我们所计算的距离,n维空间中的欧式距离的计算公式为: 2 曼哈顿距离:两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和,在2维空间中的计算公式为: 3 ...
【大数据】曼哈顿距离欧几里得距离与闵可夫斯基距离Minkowski Manhattan Euclidean
这里写目录标题闵可夫斯基距离曼哈顿距离欧几里得距离 e.g.e.g.e.g. 曼哈顿距离与欧几里得距离三种距离计算算法闵可夫斯基距离闵可夫斯基距离(Minkowski Dis) ,是曼哈 ...
机器学习算法--欧几里得距离、余弦距离和曼哈顿距离的计算
两个向量之间的距离可以通过很多不同的方式来度量如欧几里得距离.余弦距离和曼哈顿距离 import numpy as np# 向量的差 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6 ...
`算法知识` 笛卡尔坐标系, 边长与边权, 曼哈顿距离, 欧几里得距离,外接矩形
catalog 图像引用图一图二笛卡尔坐标系的(边长)与(边权) 曼哈顿距离 (曼哈顿边权)与(欧几里得距离)的转换 (凸多边形的曼哈顿周长)与(外接矩形的欧几里得周长) 例题 ID_COUNT ...
2个点马氏距离计算实例_数据分析基础：距离度量方式（欧式距离、马氏距离、曼哈顿距离）...
数据分析中,为了评定数据之间的相似度,有很多不同的距离的计算方法,如欧氏距离,马氏距离等等. 欧氏距离 Euclidean distance:欧几里得距离,m维空间中两个点之间的真实距离离差平方和, ...

欧几里得距离和曼哈顿距离

欧几里得距离和曼哈顿距离相关推荐

最新文章

热门文章