在机器学习领域中，欧氏距离和曼哈顿距离是两种常见的距离度量方式。在K-means或kNN这些算法中，我们需要选择一种距离度量方式来计算最近邻居之间的距离。虽然欧氏距离通常是首选，但在某些情况下，曼哈顿距离也可能更适合。
欧氏距离是最为常见的距离度量方法，用于计算向量空间中两个点之间的距离。该方法计算每个维度方向上坐标差的平方和，再将其开方即可得到距离。这种距离度量方法对各个维度差异程度较大时比较敏感，而且其计算结果受到异常值的影响较大。因此，在处理数据具有噪声或异常值的情况下，使用欧氏距离会造成误判。
相比之下，曼哈顿距离更适合一些具有很多离群值的数据集。曼哈顿距离是计算两个点沿各坐标轴方向上的绝对距离之和，从而得到两点间的距离。如果两个点在某个坐标轴上的距离非常大，但在其他坐标轴上的距离很小，那么欧氏距离可能会认为它们远离彼此，但曼哈顿距离则不会。曼哈顿距离还具有更强的可解释性，因为它是由两个点之间的网格线路径（类似于城市街道）组成的。在实际应用中，曼哈顿距离常常应用在城市规划、地图路线导航等领域。
总之，在选择距离度量方法时，我们需要考虑数据的特点和具体问题。当处理的数据集包含离群值或者噪声较多时，曼哈顿距离往往比欧氏距离更加适合。而在处理空间位置关系比较重要的问题时，使用欧式距离更合适。 因此，在K-means或kNN算法中，采用欧氏距离或曼哈顿距离都将根据具体情况进行选择。
