KNN算法--距离公式之欧式距离

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#算法 #人工智能 #机器学习

本文介绍了欧氏距离在KNN算法中的作用，详细解释了二维、三维和n维空间的欧氏距离公式，并给出了Python中利用Numpy库计算欧氏距离的实例。

目录

一、欧氏距离概述

二、欧氏距离公式

1、二维空间距离公式

2、三维空间距离公式

3、n维空间距离公式

三、Python计算欧氏距离

一、欧氏距离概述

在KNN算法中，通常使用欧氏距离表达k个数据之间的最短距离，又称欧几里得度量，最常见的两个点或多个点之间的距离表示，指在m维空间里两个点之间的真实距离。

二、欧氏距离公式

1、二维空间距离公式

二维空间中，有a(x1,y1)和b(x2,y2)两点，则其两点之间的欧氏距离为：

d=\sqrt{(x1-x2)^2+(y1-y2)^{2}}

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