Distanz- & Ähnlichkeitsmaße

Ziehe die Punkte und beobachte, wie sich Euklidische Distanz, Manhattan Distanz und Cosinus-Ähnlichkeit unterscheiden.

Koordinaten
v (3, 5)
w (7, 2)
Euklidische Distanz
$d_E = \sqrt{(v_1 - w_1)^2 + (v_2 - w_2)^2}$

Kürzeste Verbindung. "Luftlinie".

Manhattan Distanz
$d_M = |v_1 - w_1| + |v_2 - w_2|$

Nur horizontal/vertikal; wie Straßenblöcke.

Cosinus-Ähnlichkeit
$\cos(\theta) = \frac{\vec{v} \cdot \vec{w}}{|\vec{v}| \cdot |\vec{w}|}$

Misst den Winkel, nicht den Abstand. 1 = gleiche Richtung, 0 = rechtwinklig, −1 = entgegengesetzt.

Vergleich der drei Maße

Euklidisch Manhattan Cosinus
MisstLuftlinieStraßenblöckeWinkel / Richtung
Wertebereich0 … ∞0 … ∞−1 … 1
SkalierungEmpfindlichEmpfindlichUnempfindlich
Typischer EinsatzkNN, ClusteringGrid-Daten, BilderTexte, Embeddings
Relation≤ Manhattan≥ EuklidischUnabhängig von Distanz