Tự tính khoảng cách manhattan
Mặc dù khoảng cách euclidean rất phổ biến, nó chỉ mở rộng tốt với dữ liệu hai hoặc ba chiều. Trong các trường hợp khác, bạn có thể dùng khoảng cách manhattan như một lựa chọn thay thế. Ưu điểm của nó là hoạt động đặc biệt tốt với các tập dữ liệu có nhiều đặc trưng phân loại.
Hãy luyện tập cách tự tính bằng NumPy, đã được nạp với bí danh chuẩn np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phát hiện bất thường với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tìm hiệu tuyệt đối giữa các phần tử của
MvàN. - Tính tổng các hiệu để ra khoảng cách manhattan cuối cùng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)