Как метрика Манхэттена влияет на точность результатов в алгоритме KNN?

Метрика Манхэттена влияет на точность результатов в алгоритме KNN, так как определяет, как алгоритм измеряет близость между точками данных. 1

Метрика Манхэттена (норма L1) измеряет расстояние, пройденное по сетчатым улицам города, и представляет собой сумму абсолютных разностей между соответствующими координатами двух точек. 1

Некоторые ситуации, в которых использование метрики Манхэттена может повысить точность результатов KNN:

• работа с данными, где есть объекты на сетке (например, улицы города); 1
• ситуации, когда данные менее чувствительны к выбросам. 1

Выбор метрики расстояния зависит от различных факторов, таких как специфика выборки, вес атрибутов и другие. 2

В целом, разные метрики работают лучше в разных ситуациях, и выбор конкретной метрики зависит от условий задачи. 5