Manhattan距離 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

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Manhattan距離 (Manhattan distance)†

\(n\) 次元のベクトル \(\mathbf{x}_1\) と \(\mathbf{x}_2\) の距離関数が次式で表される．Minkowski距離で \(p=1\) の場合．Euclid距離よりはずれ値の影響を小さくできる． \[d(\mathbf{x}_1,\mathbf{x}_2)=\sum_i^n |x_{1i}-x_{2i}|\]

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:11