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距离度量 —— 欧式距离(Euclidean Distance)

一、概述 欧式距离,也称为 欧几里得距离,是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量。...“两点之间线段最短” 大家都学过吧,这里只不过给换了一个高大上的英文名字,就是我们在小初高等试卷上计算距离的那个公式 二、计算公式 ① 二维平面上的欧式距离 假设 二维平面 内有两点: a(x_{1},...y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的距离公式为: d_{12}=\sqrt{(x_{1}-x_{2})^2+(y_{1}-y_{2})^2} 举个例子,就比如上图的 A(...+4+16}\\ &= 2\sqrt{5} \end{aligned} ③ n维空间上的欧式距离 假设 n维空间 内有两点: a(x_{11},x_{12},......,x_{2n}) 则n维空间的距离公式为: d_{12}=\sqrt{\sum_{k=1}^n(x_{1k}-x_{2k})^2} 同理,n 维空间也是,将对应的向量作以上运算即可。

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距离度量 —— 曼哈顿距离(Manhattan Distance)

想要计算两个建筑之间的距离,我们不能横穿某个建筑,需要拐弯抹角,经过一个个十字路口,才能到达我们想要去的地方。...曼哈顿距离,也正是这个原理,不能像 绿线(/) 一样,横穿建筑,而是需要和其它三条线一样, 穿过大街小巷。...二、计算公式 ① 二维平面上的曼哈顿距离 假设 二维平面 内有两点: a(x_{1},y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的曼哈顿距离公式为: d_{12}=|x_{1}-x_...&=4+3\\ &=7 \end{aligned} ② 三维空间上的曼哈顿距离 假设 三维空间 内有两点: a(x_{1},y_{1},z_{1}) 与 b(x_{2},y_{2},z_{2}) 则三维空间的距离公式为...,z_{2n}) 则n维空间的距离公式为: d_{12}=\sum_{k=1}^n|x_{1k}-x_{2k}|

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欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离三种距离的可视化展示

在看空间统计相关的文档资料的时候,看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇,诸如:欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法,可是对于门外汉们,是一种困惑,今天就整理下,一起温故知新...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。...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。 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?...切比雪夫距离(Chebyshev distance) 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。 ?

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