Ruční výpočet manhattanské vzdálenosti
Euklidovská vzdálenost je sice velmi oblíbená, ale dobře funguje jen ve dvou nebo třech dimenzích. Pro vícerozměrná data můžeš jako alternativu použít manhattanskou vzdálenost. Ta si obzvlášť dobře poradí s datasety, které obsahují mnoho kategorických příznaků.
Procvič si její ruční výpočet pomocí NumPy, které je načtené pod standardním aliasem np.
Toto cvičení je součástí kurzu
Detekce anomálií v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Najdi absolutní rozdíly mezi prvky
MaN. - Sečti tyto rozdíly a získej výslednou manhattanskou vzdálenost.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
M = np.array([14, 17, 18, 20, 14, 12, 19, 13, 17, 20])
N = np.array([63, 74, 76, 72, 64, 75, 75, 61, 50, 53])
# Subtract M from N and find the absolute value
abs_diffs = ____
# Calculate the final manhattan distance
manhattan_dist_MN = ____
print(manhattan_dist_MN)