实现C#欧几里得距离算法​

实现C#欧几里得距离算法​

欧几里得距离算法是计算两个向量之间的距离的一种常用方法。在机器学习中，它通常被用来衡量数据点之间的相似性或差异性。

下面介绍如何使用C#实现欧几里得距离算法，并提供完整的源代码。

首先，我们需要定义一个叫做EuclideanDistance的方法来计算欧几里得距离。

public static double EuclideanDistance(double[] vector1, double[] vector2)
{
    if (vector1.Length != vector2.Length)
    {
        throw new ArgumentException("Vectors must be of the same dimension");
    }

    double sum = 0;

    for (int i = 0; i < vector1.Length; i++)
    {
        double difference = vector1[i] - vector2[i];
        sum += difference * difference;
    }

    return Math.Sqrt(sum);
}

这个方法接受两个向量作为输入，并返回它们之间的欧几里得距离。其中，我们通过循环遍历每个向量元素并计算它们的差值的平方和。最后，我们取这个和的平方根作为欧几里得距离的结果。

现在，我们可以用一个包含数值的数组来测试这个方法。

double[] vector1 = { 1, 2, 3