曼哈頓、歐式距離、馬氏距離差異

#機器學習

canon760d 2020-01-04 21:12:13 ‧ 3635 瀏覽

想請問一下
曼哈頓距離、歐式距離、馬氏距離差異
在使用這些距離公式上甚麼場合會用到甚麼公式呢?

目前的理解是曼哈頓跟歐式好像沒有甚麼差別? 都是求距離，不過應該還是有差別吧
馬氏距離的話可以消除其中特徵然後在求距離

窮嘶發發發 iT邦高手 1 級 ‧ 2020-01-06 11:11:05 檢舉

曼哈頓跟歐式怎麼會沒有差異呢，歐式是直線距離，而曼哈頓是三點距離
下面這篇建議熟讀一下，了解距離量測的差異
https://www.itread01.com/content/1524567619.html

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舜~

iT邦高手 1 級 ‧ 2020-01-04 22:55:44

歐氏距離(Euclidean Distance)
兩個點的直線距離

曼哈頓距離(Manhattan Distance)
兩個點的實際距離，比如說開飛機從南極到北極所需的距離不可能用歐氏距離去算，除非您的飛機可以穿過地心

馬氏距離(Mahalanobis Distance)
一種計算兩個未知樣本集的相似度的方法
比如說預測模型與實際模型的區分度指標(divergence,又稱馬氏距離Mahalanobis Distance)

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