请对比下欧式距离和曼哈顿距离的差别

最新推荐文章于 2024-11-15 15:28:19 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-15 15:28:19 发布 · 516 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61448727

博客聚焦于对比欧式距离和曼哈顿距离的差别，虽内容仅给出链接，但可知核心围绕这两种距离展开，它们在信息技术领域的数据分析、机器学习等方面有重要应用。
皮尔逊相关度欧式距离以及曼哈顿距离
Exziro的小窝
10-12 2561
前言　　有些时候我们需要获得一些事物的相似度评价值，例如我们可以获取到大量的数据用以分析人们在品味方面的相似度，为此，我们可以将没个人与所有其他人进行对比，并计算他们的相似度评价。有很多种方法能够帮助我们来实现这个目的，而我们今天要提到的则是欧几里得距离和皮耶尔逊相关度，同时作为引申，简单地涉及一些曼哈顿距离的算法。欧几里德距离　　计算相似度评价值的一个非常简单的方法是使用欧几里德距离的评价方法，因
面试（10）：欧氏距离和曼哈顿距离、K-means和EM算法对比
小蜗牛的博客
07-28 6316
欧氏距离和曼哈顿距离、K-means和EM算法对比1、欧式距离和曼哈顿距离2、K-means和EM算法比较 1、欧式距离和曼哈顿距离   欧式距离用于计算两点或多点之间的距离。 d(x,y)=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2=∑i=1n(xi−yi)2 d(x, y) =\sqrt{\left(x_{1}-y_{1}\right)^{2}+\left(x_{2}-y_{2}...
欧式距离和曼哈顿距离的比较
cyy2learn的博客
01-08 2万+
欧式距离 定义： 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离。 意义： 欧氏距离越小，两个向量的相似度越大；欧氏距离越小，两个向量的相似度越小。 缺点： 对异常数据敏感。 欧式距离将向量各个维度之间的差异等同对待。（实际情况中，样本的不同属性重要程度往往不同。） 优点： 计算速度快。 曼哈顿距离 定义： 欧氏距离...
欧式距离与曼哈顿距离的异同
stone_tomcate的博客
12-07 1559
a-----b
欧式距离与曼哈顿距离的区别以及曼哈顿距离的应用
weixin_45459911的博客
03-29 8087
欧氏距离就是我们最常用的两点之间的直线距离。 以二维空间为例，两点(x1,y1),(x2,y2)之间的欧式距离为： 曼哈顿距离则表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和。 还是以二维空间为例，两点(x1,y1),(x2,y2)之间的曼哈顿距离为： 用一张图来区分一下两者 图中绿线是欧氏距离，红线是曼哈顿距离，蓝线和黄线等价于曼哈顿距离。 为什么要提出曼哈顿距离呢？ ——为了简化计算。 曼哈顿距...
曼哈顿距离和欧氏距离比较
清溪浅水
03-24 9229
曼哈顿距离 是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 出租车几何或曼哈顿距离（Manhattan Distance）是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。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
曼哈顿距离（L1范数）& 欧式距离（L2范数）区别
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
04-27 8609
特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映。特征空间一般是n维实数向量空间Rn\bold R^nRn（即欧式空间）。使用的距离是欧式距离，但也可以是其他距离，如更一般的LpL_pLp​距离（Lp distanceL_p\space distanceLp​ distance）或Minkowski距离。 设特征空间χ\chiχ是n维实数向量空间Rn\bold R^nRn，...
基于欧式与曼哈顿距离的KNN分类及等高线可视化
通过对比欧式距离与曼哈顿距离下的等高线图，可以观察到两者在划分空间时的差异：欧式距离形成的边界往往更加圆滑、连续，呈现出球形影响范围；而曼哈顿距离则倾向于形成菱形或方形的边界结构，体现出轴对齐的特性。...
欧式与曼哈顿距离原理及Python实现解析
通过对比可以发现，欧式距离强调“整体最小路径”，而曼哈顿距离体现“分步累积代价”。在二维空间中，若以某点为中心画出等距轮廓线，欧式距离的等距线是一个圆，而曼哈顿距离则形成一个菱形（旋转45度的正方形）。...
机器学习入门（四）：距离度量方法 归一化和标准化
2301_76820214的博客
08-10 904
机器学习算法中，经常需要，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。所以度量距离是很多算法中的关键步骤。KNN算法中要求数据的所有特征都用数值表示。若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。比如样本特征中包含有颜色（红、绿、蓝）一项，颜色之间没有距离可言，可通过将颜色转化为。每个特征都用数值表示，样本之间就可以计算出彼此的距离来接下来介绍几种距离度量方法。
相似度计算方法
qq_33761777的博客
10-21 652
几种方法 杰卡德系数 余弦相似度 皮尔逊系数 距离—欧氏距离，曼哈顿距离，明氏距离 有计算公式 更多系数
【机器学习】数学知识：欧式距离（Euclidean Distance）和曼哈顿距离（Manhattan Distance）
最新发布
IT古董
11-15 3351
欧式距离和曼哈顿距离是两种常用的距离度量方法，用于衡量两点之间的相似性或差异性。它们在几何分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛应用。欧式距离（Euclidean Distance）是最常见的直线距离度量方法，源于欧几里得几何学。它表示两点之间的直线距离，类似于二维或三维空间中两点间的最短路径。曼哈顿距离（Manhattan Distance）也称为“城市街区距离”或“L1 距离”，表示两点之间的路径长度，假设只能沿水平和垂直方向移动，类似于网格状街道上的步行距离。
曼哈顿距离和欧氏距离
虚怀若谷
11-12 2774
平面上的两个点（1,1）和（3,3），其曼哈顿距离为4，欧氏距离为 曼哈顿距离：在平面中，有x、y两个坐标轴，那么两个点之间的曼哈顿距离，为他们分别投影到两个坐标轴上的距离的绝对值之和，坐标轴更多则加数更多。 欧式距离：两个点之间的最短距离...
曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离区别
热门推荐
新手村
09-23 3万+
根据我浅薄的知识，以及粗浅的语言，随意总结一下。 1.曼哈顿距离 曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattan distance），还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具体贴一张图，应该就能明白。 上图摘自维基百科，红蓝黄皆为曼哈顿距离，绿色为欧式距离。 2.欧式距离 欧式距离又称欧几里得距离或欧几里得度量（Euclidean Metric），以空间为基准的两点之间最短距离，与
MD(manhattan distance) 和欧氏距离
家家的专栏
12-09 7859
<br />MD(manhattan distance) 曼哈顿距离和欧式距离的比较：<br />欧氏距离是橡平方差异相加的开根方。<br /> <br />曼哈顿距离与欧氏距离：红 蓝和黄分别表示曼哈顿距离都拥有一样的长度12.<br />                                 绿色表示欧式距离 6*1.414=8.48的长度。<br /> <br />欧式距离也称为欧几里得距离。<br /> <br /> <br />
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
weixin_48331187的博客
10-14 943
2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离也称为城市街区距离或L1距离，它是计算两点之间的距离的另一种方法。在K-means或kNN算法中，我们常常使用欧氏距离和曼哈顿距离来计算最近邻居之间的距离。- 使用场景：欧氏距离通常用于连续变量的空间测量，而曼哈顿距离在计算城市街区的距离时更为常见，例如在路径规划中。- 计算方法：欧氏距离计算两点间的直线距离，而曼哈顿距离计算两点在坐标轴上的绝对距离之和。- 形状：欧氏距离在一个多维空间中形成圆形的距离，而曼哈顿距离形成方形或矩形的距离。
启发函数中，曼哈顿距离、对角距离、欧几里得距离三种距离的名字来源是什么，在应用上有什么区别呢？
weixin_43501408的博客
09-27 1033
曼哈顿距离（Manhattan Distance），又称为城市街区距离（City Block Distance）或L1距离，是一种在直角坐标系中计算两点间距离的方法。曼哈顿距离和对角距离作为启发函数时，可以保证找到最短路径，而欧几里得距离则不一定，但它在某些情况下可以提供更好的启发。对角距离：适用于允许对角线移动的场景。在某些算法中，对角距离可以作为曼哈顿距离的替代，特别是在对角线移动的成本相对较低时。启发函数中，曼哈顿距离、对角距离、欧几里得距离三种距离的名字来源是什么，在应用上有什么区别呢？
常见的几种距离量度（欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等）
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
05-01 1万+
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。本文介绍几种常用的距离量度方法。
欧式距离，马氏距离，曼哈顿距离
2302_77417175的博客
09-23 466
在实际应用中，选择合适的距离度量取决于数据的特性和问题的需求。例如，如果数据集中的特征具有不同的量纲和尺度，马氏距离可能更为合适；在实际应用中，选择合适的距离度量取决于具体问题和数据特性。例如，如果数据集中的特征具有不同的量纲和尺度，马氏距离可能更为合适；曼哈顿距离适合于城市街道的距离计算，或者当数据点的移动只能沿着坐标轴时。它不考虑维度之间的对角线距离，而是计算点在每个维度上的绝对差值之和。欧式距离、马氏距离和曼哈顿距离是衡量两点间距离的几种方式，常用于机器学习和数据挖掘中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值