🌈在机器学习和数据分析领域中，我们经常需要衡量两个点之间的距离。今天我们就来聊聊三种常用的距离计算方法：欧几里得距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离。它们各自有其特点和适用场景。
📏 欧几里得距离：这是最直观的一种距离度量方式，类似于我们在几何学中学到的两点之间直线距离的概念。公式为sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)。它适用于那些特征空间中各个维度间没有相关性的情况，比如不同种类的食物的价格和重量。
şeh Manhattan距离：想象一下你在曼哈顿街道上行走，你只能沿着街道走，不能斜穿。这就是曼哈顿距离，也称为城市街区距离。它的计算方式是| x1 - x2 | + | y1 - y2 |。这种距离适用于那些路径受限的环境，比如在城市规划或网络路由中。
📐 切比雪夫距离：这个概念源自国际象棋中的国王移动规则。切比雪夫距离定义为两个点在任意维度上的最大坐标差值。即max(| x1 - x2 |, | y1 - y2 |)。它适用于那些环境中，限制条件最为宽松，每个方向都可以以相同的速度移动。
📊 总结来说，欧几里得距离适用于特征空间中各个维度间没有相关性的场合，而曼哈顿距离适用于路径受限的环境，切比雪夫距离则适用于限制条件较为宽松的情况。选择哪种距离度量方式取决于具体的应用场景和需求。