marchine learning 之 ManhattanDistance

最新推荐文章于 2025-08-14 15:17:58 发布

u014372225

最新推荐文章于 2025-08-14 15:17:58 发布

阅读量479

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Marchine Learning 文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014372225/article/details/70042383

Marchine Learning 专栏收录该内容

6 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种计算两个数据实例之间曼哈顿街区距离的方法。该方法适用于属性数量相同的实例，并通过累加各属性绝对差值的方式得出最终的距离。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/**曼哈顿街区距离
 */
public class ManhattanDistance {

    public double manhattanDistance(Instance a,Instance b){
        if (a.noAttributes() != b.noAttributes())
            throw new RuntimeException("两个数据实例的属性数目不一致");
        double sum =0.0;
        for (int i = 0;i<a.noAttributes();i++){
            sum += Math.abs(a.value(i) - b.value(i));
        }
        return sum;
    }
}