欧式距离、曼哈顿距离与切比雪夫距离1.欧几里得距离 计算公式(n维空间下) 二维:dis=sqrt( (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 ) 三维:dis=sqrt( (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (z1-z2)^2 ) 2.曼哈顿距离:两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和 dis=abs(x1-x2)+(y1-y2) 3.切比雪夫距离:各坐标数值差...
数学上,切比雪夫距离是将2个点之间的距离定义为其各坐标数值差的最大值。 网上搜索,好多有关这个距离的解释,大多都是采用国际象棋中的王的走步来作为例子,王可以前后左右走,还可以斜前斜后走,一共8个方向可以认为距离均等。 也就是在下面3×3...
1. 欧式距离(EuclideanDistance) 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法,例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。 通常这这个距离的获取是基于我们熟悉的“勾股定理”,解算三角形斜边得到的。 2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离是与欧式距...
1. 欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法,例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。 通常这这个距离的获取是基于我们熟悉的“勾股定理”,解算三角形斜边得到的。 看看维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_...
当p→∞时,就是切比雪夫距离。 因此,根据变参数的不同,闵氏距离可以表示某一类/种的距离。 闵氏距离,包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点。 e.g. 二维样本(身高[单位:cm],体重[单位:kg]),现有三个样本:a(180,50),b(190,50),c(180,60)。那么a与b的闵氏距离(无论是曼哈顿距离、欧...
用例:当数据集具有离散或二进制属性时,曼哈顿距离似乎工作得很好,因为它考虑了在这些属性的值中实际可以采用的路径。以欧式距离为例,它会在两个向量之间形成一条直线,但实际上这是不可能的。 三、切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 切比雪夫距离定义为两个向量在任意坐标维度上的最大差值。换句话说,它就是沿着一个...
曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法,两点之间的距离不再是直线距离,而是投影到坐标轴的长度之和。 还是看图吧,图比文字更显见。 图中绿色的线为欧式距离的丈量长度,红色的线即为曼哈顿距离长度,蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。 想想我们下象棋的时候,车炮兵之类的,是不是要走曼哈顿距离?
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 L2L_2L2 范数。 二维空间的公式 三维空间的公式 n维空间的公式 2.曼...
2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法,两点之间的距离不再是直线距离,而是投影到坐标轴的长度之和。 还是看图吧,图比文字更显见。 图中绿色的线为欧式距离的丈量长度,红色的线即为曼哈顿距离长度,蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。
ABC三个选项都是常用的计算两个样本间距离的方式。 其中,欧式距离(Euclidean distance)常用于连续变量,曼哈顿距离(Manhattan distance)常用于离散变量,切比雪夫距离(Chebyshev distance)常用于比较两个样本的极差差异。因此,本题答案为D,以上选项都不是。还有其他的距离度量方式,如汉明距离、余弦相似度、Jaccard距离等。