曼哈顿距离(Manhattan Distance )详解 🗽📍🌐
科技 2025-03-10 05:14:02
导读 🚀 今天我们要聊聊一个在数据科学和机器学习领域中非常重要的概念——曼哈顿距离（Manhattan Distance）。它是一种计算两个点之间距离的
🚀 今天我们要聊聊一个在数据科学和机器学习领域中非常重要的概念——曼哈顿距离（Manhattan Distance）。它是一种计算两个点之间距离的方法，想象一下你在纽约市的曼哈顿区，街道和大道形成了一个网格状布局，你只能沿着这些道路行走，而不能直接穿过建筑物。这种走法就叫做曼哈顿距离。
📊 曼哈顿距离也被称为城市街区距离（City Block Distance），它的计算方式是将两个点在各个维度上的坐标差值取绝对值后相加。举个例子，假设我们有两个点A(2,3)和B(5,7)，它们之间的曼哈顿距离就是|2-5| + |3-7| = 3 + 4 = 7。
📐 这种距离度量方式在很多实际问题中有广泛的应用，比如在图像处理中用来比较像素间的差异，在推荐系统中用于衡量用户偏好的相似性等。理解并掌握曼哈顿距离的概念，能帮助我们在解决复杂问题时找到更有效的解决方案。
💡 通过这篇文章，希望你能对曼哈顿距离有一个基本的理解，并且能在未来的项目中灵活运用这一概念。如果你有任何疑问或想要深入了解的地方，请随时留言交流！🌟
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