欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离三种距离的可视化展示

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编辑：视学算法 在看空间统计相关的文档资料的时候，看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇，诸如：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法，可是对于门外汉们，是一种困惑，今天就整理下，一起温故知新。 1. 欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法，例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。 通常这这个距离的获取是基于我们熟悉的“勾股定理”，解算三角形斜边得到的。      看看维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance 2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance） 曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法，两点之间的距离不再是直线距离，而是投影到坐标轴的长度之和。          还是看图吧，图 ………………………………