Manhattan distance को मैन्युअली निकालना
Euclidean distance बहुत लोकप्रिय है, लेकिन यह केवल दो या तीन-आयामी डेटा से आगे अच्छे से स्केल होती है। ऐसे मामलों में, आप इसके विकल्प के रूप में manhattan distance का उपयोग कर सकते हैं। इसका एक फायदा यह है कि यह कई categorical फीचर्स वाले डेटासेट्स पर असाधारण रूप से अच्छा काम करती है.
इसे NumPy के साथ मैन्युअली निकालने का अभ्यास कीजिए। NumPy को इसके मानक उपनाम np के रूप में लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
अभ्यास निर्देश
MऔरNके तत्वों के बीच absolute differences निकालें.- अंतिम manhattan distance पाने के लिए differences का sum निकालें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)