什么是曼哈顿距离？
曼哈顿距离，也称为街区距离或城市街区距离，指在笛卡尔坐标系中两点在各个方向上的距离之和。
什么是欧氏距离？
欧氏距离，也称为直线距离，指在笛卡尔坐标系中两点间的距离，是计算距离最基本的方法。
曼哈顿距离和欧氏距离有什么区别？
在计算距离时，曼哈顿距离是各个方向之间距离之和，欧氏距离是两点间直线距离，因此在处理不同维度的数据时，两者的计算结果不同。
曼哈顿距离和欧氏距离在机器学习中的应用
曼哈顿距离和欧氏距离在机器学习中都有广泛的应用，比如在聚类算法中，曼哈顿距离更适合处理高维空间的数据，欧氏距离更适合处理低维空间的数据。
如何选择合适的距离度量
在实际应用中，我们需要根据数据的特征和算法的需求选择合适的距离度量。如果涉及到不同尺度的数据，可以考虑采用标准化处理，以保证距离计算的准确性。
总结
曼哈顿距离和欧氏距离都是计算距离的重要方法，在机器学习中有着广泛的应用。了解他们的区别，选择合适的距离度量是机器学习工程师必备的技能之一。
