マンハッタン距離を手計算で求める
ユークリッド距離はとても一般的ですが、2～3 次元を超える高次元データではうまくスケールしません。こうした場合は、代わりにマンハッタン距離を使うことができます。特に多くのカテゴリ特徴量を含むデータセットで非常に有効という利点があります。
ここでは、標準の別名 np で読み込まれている NumPy を使って、マンハッタン距離を手計算で求める練習をします。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
MとNの各要素の差の絶対値を求めます。- それらの差を合計して、最終的なマンハッタン距離を計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)