曼哈顿距离,欧式距离,明式距离,切比雪刀距离区别 📏📐🗺️

在数据分析和机器学习中，距离计算是常见的操作之一。不同的距离算法在不同场景下有着各自的优缺点。今天，就让我们一起探索四种常用的距离计算方法：曼哈顿距离、欧式距离、明式距离和切比雪夫距离。

🔍 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：想象你在纽约曼哈顿的街道上行走，只能沿着街道直行或横行。这种距离计算方式就是曼哈顿距离，它测量的是两点间沿轴线方向上的距离之和。

🌍 欧式距离（Euclidean Distance）：这是最直观的距离计算方式，类似于我们日常生活中测量两点间的直线距离。它考虑了所有维度上的差异，适用于大多数情况下的距离计算。

💡 明式距离（Minkowski Distance）：这是一种通用的距离度量方式，可以看作是曼哈顿距离和欧式距离的结合体。通过调整参数p，可以在这两者之间进行切换。

📏 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：在这种距离计算方式中，我们关注的是两点间最大的单个维度差异。想象一下国际象棋中的国王移动，它可以在一个方格内向任何方向移动。

通过对比这四种距离计算方法，我们可以根据具体应用场景选择最合适的一种。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解这些概念！