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各种距离

BlueHeart0621  · 简书  ·  · 2020-03-06 00:53

1. 欧几里得距离

给定空间中两个点 {(x_1,y_1)}{(x_2,y_2)} ;它们之间的欧几里得距离公式为: {\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}} 即两个点之间的直线距离。本质是向量的 2-范数

2. 曼哈顿距离

给定空间中两个点 {(x_1,y_1)}{(x_2,y_2)} ;它们之间的曼哈顿距离公式为: {|x_1-x_2|+|y_1-y_2|} 即两个点之间的水平距离绝对值加上垂直距离的绝对值。本质是向量的 1-范数
在平面上,从原点 O 引出八条射线,相邻两射线角度均为 {45^\circ} ,则将整个平面划分成 8 块区域,对于每一块区域内的点 {B(x_1,y_1)}{C(x_2,y_2)} 满足:

  • {|OB| < |OC|} ,则 {|BC| < |OC|} (曼哈顿距离),即连接 OBC 三点的最短曼哈顿树为 {O \rightarrow B \rightarrow C}



3. 切比雪夫距离

给定空间中两个点 {(x_1,y_1)}{(x_2,y_2)} ;它们之间的切比雪夫距离公式为: {max(|x_1-x_2|, |y_1-y_2|)} 即两点之间横纵坐标距离绝对值的最大值。本质是向量的 \infty -范数

【曼哈顿距离与切比雪夫距离比较】

如下图所示,矩形 {EFGH} 是到原点曼哈顿距离为 2 的点的集合,矩形 {ABCD} 是到原点切比雪夫距离为 2 的点的集合。



4. 闵可夫斯基距离

给定空间中两个点 {(x_1,y_1)}{(x_2,y_2)} ;它们之间的闵可夫斯基距离公式为: {\sqrt[p]{(x_1-x_2)^p+(y_1-y_2)^p}} 本质是向量的范数, p 取不同的值时对应不同的 p -范数




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