距离是度量两个点之间差异或分离程度的一种度量标准。在数学和统计学中，有多种不同的距离度量方式 除了曼哈顿距离和欧几里得距离外，还有其他几种常见的距离度量。以下是对这些距离及其与Lp范数之间关系的介绍：
1. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）
曼哈顿距离也称为L1距离或城市街区距离，它是两个点在标准坐标系上各坐标轴上差值的绝对值之和。公式如下：
2. 欧几里得距离（Euclidean Distance）
欧几里得距离也称为L2距离，是我们最常见的距离度量，它是两个点之间的直线距离。公式如下：
3. 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）
曼哈顿距离和欧几里得距离都是闵可夫斯基距离的特例。闵可夫斯基距离是Lp范数的一种泛化形式，其公式为：
其中，p是一个参数，当p取不同值时，闵可夫斯基距离可以表示不同的距离度量： - 当 p = 1 时，闵可夫斯基距离就是曼哈顿距离。 - 当 p = 2 时，闵可夫斯基距离就是欧几里得距离。 - 当 p → ∞ 时，闵可夫斯基距离趋近于切比雪夫距离。
4. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）
切比雪夫距离是曼哈顿距离和欧几里得距离的另一种极限形式，它是两个点在所有坐标轴上差值的最大值。公式如下：
dChebyshev(x, y) = maxi|xi − yi|
Lp范数（Lp Norm）
Lp范数是一个广义的范数概念，用于度量向量空间中的向量大小。其定义如下：
根据Lp范数，可以定义不同的距离度量： - 当 p = 1 时，是L1范数，对应于曼哈顿距离。 - 当 p = 2 时，是L2范数，对应于欧几里得距离。 - 当 p → ∞ 时，是L∞范数，对应于切比雪夫距离。
关系总结
曼哈顿距离和欧几里得距离都是闵可夫斯基距离的特例，而闵可夫斯基距离则是Lp范数的一种应用形式。因此，Lp范数是一个非常通用的框架，可以用来定义不同的距离度量，通过调整参数p，可以获得不同的距离度量标准。
理解这些距离度量及其相互关系，对于数据分析、机器学习和统计学中的距离计算和相似度度量都有非常重要的意义。