在k-means与kNN,我们用的是欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？
曼哈顿距离只计算水平或者垂直距离，有维度的限制，而欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题，因为，数据点可以存在于任何空间，如国际象棋棋盘，象和车所做的移动是由曼哈顿距离计算的，因为他们是在各自的水平和垂直方向做的运动
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我正在学习CLR中的一节，它描述了使用分而治之的方法，使用两点之间的欧几里德距离来找到最近的点对。 有一个问题，要求找到最近的点对之间的manhatten距离，使用类似的方法。但是，我不能把握两者之间的区别。以下是我能想到的： 3）递归到我们的点子集<=3为止（在这种情况下使用蛮力） 4）最小距离可以是从任何一个递归调用返回的距离--称它为D。 5）找到线“L”周围2D宽度内所有点，然后对于每个这
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问题内容： 我正在使用A *搜索算法并使用“曼哈顿距离”作为启发式方法来实现NxN难题求解器，但遇到了一个奇怪的 错误 （？），我无法解决这个问题。 考虑以下难题（0元素为空白）：（ 初始） （目标） 从初始状态到达求解的最小移动数为11。但是，我的求解器在17个移动中达到目标。 其中存在一个问题- 我的谜题求解器主要以正确的（最小）步数来解决可解决的难题，但是对于这个特殊的谜题，我的求解器超出了
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> 将图像重塑为一对列向量和行向量： 计算度量矩阵G，其条目由公式给出 其中，r是一个从0到20变化的全局参数，d是像素i和像素j之间的距离。E、 例如，如果像素i是（k，l），像素j是（k1，l1），则d=sqrt（（k-k1）^2（l-l1）^2） 。像素1将是（1,1），像素2将是（1,2），依此类推。因此，矩阵G的大小将为1638400×1638400。 计算两个图像之间的最终（标量）欧几
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返回两点之间的欧氏距离。 使用 Math.hypot() 计算两点之间的欧氏距离( Euclidean distance)。 const distance = (x0, y0, x1, y1) => Math.hypot(x1 - x0, y1 - y0); distance(1, 1, 2, 3); // 2.23606797749979
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有谁能解释一下这个例子中的8道难题中如何计算曼哈顿距离吗http://ai.ia.agh.edu.pl/wiki/pl:prolog:pllib:sliding_puzzle？ 如何计算： a（0,0）. a（1,0）. a（2,1）. a（3,2）. a（4,3）. a（5,4）. a（6,3）. a（7,2）. a（8,1）. b（0,0）. b（1,1）. b（2,0）. b（3,1）. b
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我想写一个函数来计算中的坐标与中的每个坐标之间的欧氏距离，并通过列生成维度行的距离数组（其中是中的坐标数，是中的坐标数）。 NB：为了简单起见，我不想使用任何其他库。 运行该函数将生成： 我一直在试着运行下面的程序 但我得到以下错误： 非常感谢。