2.曼哈顿距离(Manhattan Distance) 我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离,也就是在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。 例如在平面上,坐标(x1, y1)的点P1与坐标(x2, y2)的点P2的曼哈顿距离为: 要注意的是,曼哈顿距离依赖座标系统的转度,而非系统在座...
求解曼哈顿距离问题涉及到了lambda表达式、map()函数、abs()函数,其中较难理解部分有lambda表达式和map()函数的传值问题。最后只需使用sum()函数讲绝对值相加即可。 欢迎斧正
def Manhattan(a,b): #求a,b之间的曼哈顿距离 dis=0.0 for i in range(len(a)): dis+=abs(a[i]-a[b]) return dis 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. l切比雪夫距离 定义为:,数据维度要在三维及以上 Python代码如下 1. def maxDistance(a,b): # 求两个向量之间的切比雪夫距离 ...
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。 曼哈顿这个城市的街道很有特点,因为它方方正正的,就像坐标轴上的坐标格网一样。在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口,驾驶距离显然不是两点...
八、标准化欧式距离 九、皮尔逊相关系数 使用python计算各种距离 前言 这里主要是学习使用python计算各个距离,分别如下所示 余弦距离 欧氏距离 曼哈顿距离 明可夫斯基距离 切比雪夫距离 杰卡德距离 汉明距离 标准化欧式距离 皮尔逊相关系数 一、余弦距离 公式化描述 ...