曼哈顿距离、欧拉距离、余弦距离等

 最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~

• 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。
• 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。

这些距离部分直观表示如下：

其中，每个距离都有自己的物理含义和应用场景。

而，闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）可以看做是曼哈顿距离（Manhattan Distance）、欧拉距离（Euclidean Distance）和切比雪夫距离（Chebyshev Distance）的统称，当p取不同值时可以变成不同的距离公式。

参考：

https://blog.csdn.net/u014078887/article/details/103896770

https://blog.csdn.net/smile_Shujie/article/details/88205187

曼哈顿距离、欧拉距离、余弦距离等

原文：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12722095.html