欧式距离计算公式

欧式距离计算公式 📐

在我们日常的数据分析和机器学习中，欧式距离是一个非常基础且常用的度量方法。它用来衡量两个点之间的直线距离，常用于多维空间中的数据比较。例如，在一个二维平面上，两点A(x₁, y₁)与B(x₂, y₂)之间的欧式距离可以通过下面的公式来计算：

欧式距离 = √((x₂ - x₁)² + (y₂ - y₁)²)

这个公式可以很容易地推广到更高维度的空间。比如在三维空间中，对于点C(x₃, y₃, z₃)，其与点A之间的欧式距离为：

欧式距离 = √((x₂ - x₁)² + (y₂ - y₁)² + (z₂ - z₁)²)

通过这种方式，我们可以有效地计算不同维度下的点之间的距离，进而帮助我们在数据分析和模式识别等领域做出更精准的判断。🔍