Come calcolare la distanza di manhattan in r (con esempi)
La distanza Manhattan tra due vettori, A e B , si calcola come segue:
Σ|a i – b i |
dove i è l’i- esimo elemento di ciascun vettore.
Questa distanza viene utilizzata per misurare la dissomiglianza tra due vettori qualsiasi ed è comunemente utilizzata in molti algoritmi di apprendimento automatico diversi.
Questo tutorial fornisce alcuni esempi di calcolo della distanza di Manhattan in R.
Esempio 1: distanza di Manhattan tra due vettori
Il codice seguente mostra come creare una funzione personalizzata per calcolare la distanza di Manhattan tra due vettori in R:
#create function to calculate Manhattan distance manhattan_dist <- function (a, b){ dist <- abs (ab) dist < -sum (dist) return (dist) } #define two vectors a <- c(2, 4, 4, 6) b <- c(5, 5, 7, 8) #calculate Manhattan distance between vectors manhattan_dist(a, b) [1] 9
La distanza Manhattan tra questi due vettori risulta essere 9 .
Possiamo confermare che ciò è corretto calcolando rapidamente a mano la distanza da Manhattan:
Σ|a i – b i | = |2-5| + |4-5| + |4-7| + |6-8| = 3 + 1 + 3 + 2 = 9 .
Esempio 2: distanza di Manhattan tra i vettori in una matrice
Per calcolare la distanza di Manhattan tra più vettori in una matrice, possiamo utilizzare la funzione dist() incorporata in R:
#create four vectors a <- c(2, 4, 4, 6) b <- c(5, 5, 7, 8) c <- c(9, 9, 9, 8) d <- c(1, 2, 3, 3) #bind vectors into one matrix mat <- rbind(a, b, c, d) #calculate Manhattan distance between each vector in the matrix dist(mat, method = " manhattan ") ABC b 9 c 19 10 d 7 16 26
Il modo di interpretare questo output è:
- La distanza di Manhattan tra i vettori a e b è 9 .
- La distanza di Manhattan tra i vettori a e c è 19 .
- La distanza di Manhattan tra i vettori a e d è 7 .
- La distanza di Manhattan tra i vettori b e c è 10 .
- La distanza di Manhattan tra i vettori b e d è 16 .
- La distanza di Manhattan tra i vettori c e d è 26 .
Nota che ogni vettore nella matrice deve avere la stessa lunghezza.
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