R로 맨해튼 거리를 계산하는 방법(예제 포함)

두 벡터 A 와 B 사이의 맨해튼 거리는 다음과 같이 계산됩니다.

Σ|a _i – b _i |

여기서 i 는 각 벡터의 i ^번째 요소입니다.

이 거리는 두 벡터 간의 차이점을 측정하는 데 사용되며 다양한 기계 학습 알고리즘 에서 일반적으로 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 R에서 맨해튼 거리를 계산하는 몇 가지 예를 제공합니다.

예 1: 두 벡터 사이의 맨해튼 거리

다음 코드는 R에서 두 벡터 사이의 맨해튼 거리를 계산하는 사용자 정의 함수를 만드는 방법을 보여줍니다.

 #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

이 두 벡터 사이의 맨해튼 거리는 9 입니다.

맨해튼까지의 거리를 손으로 빠르게 계산하여 이것이 올바른지 확인할 수 있습니다.

Σ|a _i – b _i | = |2-5| + |4-5| + |4-7| + |6-8| = 3 + 1 + 3 + 2 = 9 .

예제 2: 행렬의 벡터 간 맨해튼 거리

행렬의 여러 벡터 사이의 맨해튼 거리를 계산하려면 R에 내장된 dist() 함수를 사용할 수 있습니다.

 #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

이 출력을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 벡터 a 와 b 사이의 맨해튼 거리는 9 입니다.
• 벡터 a 와 c 사이의 맨해튼 거리는 19 입니다.
• 벡터 a 와 d 사이의 맨해튼 거리는 7 입니다.
• 벡터 b 와 c 사이의 맨해튼 거리는 10 입니다.
• 벡터 b 와 d 사이의 맨해튼 거리는 16 입니다.
• 벡터 c 와 d 사이의 맨해튼 거리는 26 입니다.

행렬의 각 벡터의 길이는 동일해야 합니다.

추가 리소스

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