在我们的日常生活中，尤其是在数据分析和机器学习领域，我们经常需要衡量两个点之间的距离。这听起来可能很简单，但其实有多种不同的方法来定义这种距离。今天我们就来聊聊两种常见的距离计算方式——欧式距离和曼哈顿距离。这两种方法各有千秋，适用于不同的场景。

欧式距离（Euclidean Distance）就像是你从一个地方直线走到另一个地方的距离，就像鸟儿飞行的路线一样。用数学公式表示就是两点之间直线距离的长度，它符合我们直观上的理解。用符号表示就是 √[(x2-x1)²+(y2-y1)²]。欧式距离在许多应用中非常有用，比如在推荐系统中评估用户或物品之间的相似度。

而曼哈顿距离（Manhattan Distance），也被称为城市街区距离，是因为它模拟了在像纽约这样由网格布局的城市中，你必须沿着街道走而不是直接穿越建筑物来从一个地点到达另一个地点。因此，曼哈顿距离是两点在水平方向和垂直方向上距离之和，即 |x2-x1| + |y2-y1|。这种距离测量方法在某些特定的应用场景中，如路径规划问题，可能会更加实用。

理解这两种距离的概念及其应用场景对于选择合适的算法和模型至关重要。希望这篇简短的文章能帮助你更好地理解和应用它们！🔍💡

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