欧几里德定理（机器学习中的数学——距离定义（一）：欧几里得距离（Euclidean Distance））
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n
n
n维空间中的欧几里得距离：
d
(
x
,
y
)
=
∑
i
=
1
n
(
x
i
−
y
i
)
2
=
(
x
1
−
y
1
)
2
+
(
x
2
−
y
2
)
2
+
⋯
+
(
x
n
−
y
n
)
2
d(x, y)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2}=\sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+\cdots+(x_n-y_n)^2}
d(x,y)=i=1∑n(xi−yi)2=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)22
2
2维空间中的欧几里得距离：
d
(
x
,
y
)
=
(
x
1
−
y
1
)
2
+
(
x
2
−
y
2
)
2
d(x, y)=\sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2}
d(x,y)=(x1−y1)2+(x2−y2)2下面我们来看一下欧几里得距离的Python实现：
def EuclideanDistance(x, y): import numpy as np x = np.array(x) y = np.array(y) return np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))创心域SEO版权声明：以上内容作者已申请原创保护，未经允许不得转载，侵权必究！授权事宜、对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！