曼哈顿距离：一个重要的技术名词

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。