相似度计算之曼哈顿距离

4 sec read

曼哈顿距离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。

上图中红线代表曼哈顿距离,绿色代表欧氏距离,也就是直线距离,而蓝色和橙色代表等价的曼哈顿距离。通俗来讲,想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”,此即曼哈顿距离名称的来源,同时,曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。正正方方的曼哈顿的地图:

曼哈顿距离公式:

    \[dist_{man}(x,y)=\sum_{i=1}^{n}{|x_i-y_i|}\]

曼哈顿距离的Python实现:

打赏作者
微信支付标点符 wechat qrcode
支付宝标点符 alipay qrcode

K-近邻算法KNN学习笔记

什么是K-近邻算法? K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T
2 min read

使用Prophet进行时间序列预测

Prophet是Facebook开源的预测工具,相比ARIMA模型,Prophet真的是非常的简单。只要读入两
1 min read

采用时间序列预测股价变化

时间序列简介 在数学上,随机过程被定义为一族时间随机变量,即{x(t),t∈T},其中T表示时间t的变动范围。
5 min read

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注