什麼是曼哈頓距離？
曼哈頓距離，也稱為街區距離或城市街區距離，指在笛卡爾坐標系中兩點在各個方向上的距離之和。
什麼是歐氏距離？
歐氏距離，也稱為直線距離，指在笛卡爾坐標系中兩點間的距離，是計算距離最基本的方法。
曼哈頓距離和歐氏距離有什麼區別？
在計算距離時，曼哈頓距離是各個方向之間距離之和，歐氏距離是兩點間直線距離，因此在處理不同維度的數據時，兩者的計算結果不同。
曼哈頓距離和歐氏距離在機器學習中的應用
曼哈頓距離和歐氏距離在機器學習中都有廣泛的應用，比如在聚類演算法中，曼哈頓距離更適合處理高維空間的數據，歐氏距離更適合處理低維空間的數據。
如何選擇合適的距離度量
在實際應用中，我們需要根據數據的特徵和演算法的需求選擇合適的距離度量。如果涉及到不同尺度的數據，可以考慮採用標準化處理，以保證距離計算的準確性。
總結
曼哈頓距離和歐氏距離都是計算距離的重要方法，在機器學習中有著廣泛的應用。了解他們的區別，選擇合適的距離度量是機器學習工程師必備的技能之一。
