这是曼哈顿距离的基本定义。然而,在K-means算法中,我们通常会将数据点表示为特征向量,并使用欧几里得距离或余弦相似度等其他距离度量。 如果你想在K-means算法中使用曼哈顿距离,你可能需要自己实现这个功能,因为现有的K-means实现通常不直接支持曼哈顿距离。你可以在计算簇心(质心)时使用曼哈顿距离,或者在计算数据点到簇...
三维数据k-means聚类算法 曼哈顿距离三维数据使用k-means聚类算法时,若采用曼哈顿距离作为相似性度量,是因为曼哈顿距离适合于处理具有固定坐标轴的数据集,它计算的是在标准坐标系中点与点之间的水平、垂直距离之和,适用于三维空间中的点到点的距离计算。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读...