知道曼哈顿距离如何计算直线距离
时间: 2024-05-25 20:13:44 浏览: 10
曼哈顿距离(Manhattan Distance)也被称为城市街区距离(City Block Distance),在二维平面上计算两点间的曼哈顿距离可以通过以下公式计算:
d = |x1 - x2| + |y1 - y2|
其中,(x1, y1)和(x2, y2)是两个点在平面上的坐标,d是这两个点之间的曼哈顿距离。
而直线距离(Euclidean Distance)也称为欧几里得距离,在二维平面上计算两点间的直线距离可以通过以下公式计算:
d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)
其中,(x1, y1)和(x2, y2)是两个点在平面上的坐标,d是这两个点之间的直线距离。
需要注意的是,曼哈顿距离和直线距离在计算方式和结果上是不同的。
相关问题
欧几里得距离和曼哈顿距离
欧几里得距离和曼哈顿距离都是用来衡量两个点之间的距离的度量方法。
欧几里得距离,也称为欧氏距离,是直线距离的计算方法。在二维平面上,欧几里得距离可以通过勾股定理来计算,即两点之间的直线距离。在三维或更高维空间中,欧几里得距离的计算方法类似,将每个坐标轴上的差的平方求和后再开平方根。
曼哈顿距离,也称为城市街区距离或曼哈顿度量,是在网格状结构中计算两点之间的距离的方法。曼哈顿距离的计算方法是将两点在每个坐标轴上的差的绝对值相加,即横向距离加上纵向距离。
总结起来,欧几里得距离是直线距离的计算方法,适用于连续空间的度量;而曼哈顿距离是在网格状结构中计算距离的方法,适用于离散空间的度量。
欧式距离和曼哈顿距离分布
欧式距离和曼哈顿距离都是计算两点之间距离的方法。欧式距离是两点之间的直线距离,曼哈顿距离是两点之间的城市街区距离。
假设有两个点A(x1, y1)和B(x2, y2),则它们之间的欧式距离可以表示为:
d(A,B) = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
而曼哈顿距离可以表示为:
d(A,B) = |x2-x1| + |y2-y1|
在机器学习中,这两种距离常用于特征之间的相似度计算,比如KNN算法中的距离度量。具体来说,欧式距离更适合用于连续数值型数据,而曼哈顿距离更适合用于分类变量或者有序分类变量。