KNN算法距离度量，曼哈顿距离。除了最常用的欧氏距离，KNN算法还有其他的距离度量计算方法。
简单说，也是xy坐标系，曼哈顿距离从a点到b点只能延着x轴y轴走直线（形象的说就是不能走曲线、斜线，角度方向上说就是90度直角），那么计算两点之间的距离公式则是：起点x1y1，终点x2y2，它们之间的距离为，x2减x1的差与y2减y1的差求和，这个和就是两点之间的距离。同时考虑到存在起点的坐标数值会比终点的坐标数值大的情况，所以曼哈顿距离最终的公式为相减的差的绝对值求和。
曼哈顿距离与欧氏距离一样也支持多维计算。