曼哈顿距离对异常值的影响较小,因此在处理含有噪声或离群点的数据时更为稳健。 欧式距离: 在K-means聚类算法中,使用欧式距离可以得到更符合连续数据结构的聚类结果。欧式距离对数据的特征尺度敏感,因此需要对数据进行特征缩放以保证聚类结果的准确性。 结论 综上所述,曼哈顿距离和欧式距离在聚类算法中都有其独特的应用...
欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点。它将样本的不同属性(即各指标或各变量量纲)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求。例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此,欧氏距离适用于向量各分量的度量标准统一的情况。 曼哈顿距离,我们可以定义曼哈顿...
曼哈顿距离和欧式距离都是用来度量空间中两点之间的距离,但它们的计算方法和适用场景有所不同。1. 计算方法:曼哈顿距离是两点在标准坐标系上的绝对轴距总和,因此也被称为城市街区距离。欧式距离则是两点在欧几里得空间中的真实距离,它考虑了空间中各点到原点的距离,是各点到原点距离的平方和的平方根。2. 适用场景:...