機器學習 相似程度 曼哈頓距離

2021-08-05 22:34:25 字數 598 閱讀 5581

曼哈頓距離演算法

首先介紹一下曼哈頓,曼哈頓是乙個極為繁華的街區,高樓林立,街道縱橫,從a地點到達b地點沒有直線路徑,必須繞道,而且至少要經c地點,走ac和 cb才能到達,由於街道很規則,acb就像乙個直角3角形,ab是斜邊,ac和cb是直角邊,根據畢達格拉斯(勾股)定理,或者向量理論,都可以知道用ac和cb 可以表達ab的長度。

在早期的計算機圖形學中,螢幕是由畫素構成,是整數,點的座標也一般是整數,原因是浮點運算很昂貴,很慢而且有誤差,如果直接使用ab的距離,則必須要進 行浮點運算,如果使用ac和cb,則只要計算加減法即可,這就大大提高了運算速度,而且不管累計運算多少次,都不會有誤差。因此,計算機圖形學就借用曼哈 頓來命名這一表示方法。

在我們常用的平面cad中,都會有格點,他是基本單位,定義了格點大小後,就可以使用整數來表示和運算,不會引入計算誤差,又快又精確。

曼哈頓與歐幾里得距離: 紅、藍與黃線分別表示所有曼哈頓距離都擁有一樣長度(12),而綠線表示歐幾里得距離有6×√2 ≈ 8.48的長度。

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