曼哈顿距离是计算两个向量间距离的重要技术名词，广泛应用于数据分析、机器学习、无线通信等领域。
曼哈顿距离又叫“城市街区距离”，是指从一个点到另外一个点沿着网格线走的距离总和。就像在曼哈顿，人们走路只能顺着街道或者大道走，不能往对面走，这就限制了人们的空间移动，是一种离散的距离计算方法。曼哈顿距离的计算方法是将两个向量的对应维度差的绝对值相加。
曼哈顿距离由于其简单易用，具有计算量小、算法简单、误差收缩较慢等特点，越来越受到数据分析师、数据工程师、机器学习工程师的青睐。
曼哈顿距离的应用举例：在机器学习中，曼哈顿距离可以用来作为K-Means算法求解类间距离的度量方式，优化相应的聚类效果；在无线通信领域，曼哈顿距离可以用来度量基站之间的距离。同时，曼哈顿距离也具有一定的噪声鲁棒性，适用于数据含噪声的情形。
曼哈顿距离是什么？简单易懂的解释
曼哈顿距离是指两点之间在标准坐标系上的沿坐标轴方向的距离总和。在二维平面上，两点之间的曼哈顿距离是它们在水平轴方向的距离与垂直轴方向上的距离的总和。
比如，平面上A点的坐标为（6, 5），B点的坐标为（3, 9），则它们之间的曼哈顿距离为|6-3| |5-9|=3 4=7。
曼哈顿距离也常用于路径规划等领域。与欧几里得距离相比，曼哈顿距离更能反映实际路径的情况，因为曼哈顿距离只考虑了在水平和垂直方向的移动，而忽略了斜向移动。
举个例子，如果要在城市中从一个地方走到另一个地方，曼哈顿距离就更符合实际情况。因为我们走路时往往会绕着街区走，而不是直接穿过街区。
因此，在日常生活中，曼哈顿距离也是一项非常实用的度量方式。
引领大数据时代的曼哈顿距离
曼哈顿距离是指平面上两个点的绝对轴距总和。在数学和计算机领域，曼哈顿距离经常被用于衡量距离和相似度。目前，随着大数据和人工智能领域的迅速发展，曼哈顿距离在相关领域中具有重要的应用和作用。
在统计学和机器学习领域，曼哈顿距离通常用于聚类分析、分类和数据降维等方面，可以帮助分析大量复杂的数据。同时，在图像和语音信号处理领域，曼哈顿距离也被广泛应用于对象识别、图像分割和特征提取等方面。
曼哈顿距离还具有良好的实用性，在路径规划、交通路线和旅行路径优化等领域中也被广泛应用。例如，在城市规划中，通过计算不同地点之间的曼哈顿距离，可以确定最佳的道路和交通规划，提高城市交通效率。
因此，曼哈顿距离已成为大数据和人工智能时代里的重要评判标准，能够更好地为我们的生活服务和解决实际问题。
