首先介紹一下曼哈頓，曼哈頓是一個極為繁華的街區，高樓林立，街道縱橫，從A地點到達B地點沒有直線路徑，必須繞道，而且至少要經C地點，走AC和 CB才能到達，由於街道很規則，ACB就像一個直角3角形，AB是斜邊，AC和CB是直角邊，根據畢達格拉斯(勾股)定理，或者向量理論，都可以知道用AC和CB ...

求最遠曼哈頓距離，對於一個n維的空間，其中兩點的曼哈頓距離為：|x1-y1|+|x2-y2|+|x3-y3|+|x4-y4|+……+|xn-yn| （兩點的坐標分別為（x1,x2,……,xn）、（y1,y2,……,yn）） 以下以二維平面為例研究： 設距離最遠 ...

歐式距離，其實就是應用勾股定理計算兩個點的直線距離 二維空間的公式 其中， 為點與點之間的歐氏距離；為點到原點的歐氏距離。 三維空間的公式 n維空間的公式 曼哈頓距離，就是表示兩個點在標准坐標系上的絕對軸距之和： 圖中紅線代表曼哈頓距離，綠色代表 ...

首先介紹一下曼哈頓，曼哈頓是一個極為繁華的街區，高樓林立，街道縱橫，從A地點到達B地點沒有直線路徑，必須繞道，而且至少要經C地點，走AC和 CB才能到達，由於街道很規則，ACB就像一個直角3角形，AB是斜邊，AC和CB是直角邊，根據畢達格拉斯(勾股)定理，或者向量理論，都可以知道用AC和CB ...

曼哈頓距離 很有意思的名字 百度告訴我.........算了你還是自己去百度吧 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\)，a,b兩點的曼哈頓距離就是 \(dis(a,b)=|x1-x2|+|y1-y2|\) 切比雪夫距離 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b兩點 ...

　　歐幾里得距離，歐氏距離，也就是我們熟知的距離，可擴展至m維 　　2維：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2) 　　3維：d=sqrt((x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2) 　　m維：d=sqrt(∑(xi,1-xi,2)2) 　　曼哈頓距離，出租車 ...

最近剛好用到距離相關的知識，於是過來回顧記錄一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉歐拉公式了，從小到大使用的最多的距離公式，比如兩點之間的距離、點到直線的距離等。 如今，在機器學習等領域，還有一些其他的公式也應用的非常廣，例如曼哈頓距離、余弦距離、馬氏距離等。 這些距離部分直觀表示 ...

)^2 + (y1-y2)^2 + (z1-z2)^2 ) 2.曼哈頓距離：兩個點在標准坐標系上的絕對軸距總和 d ...