本文介绍了欧几里得距离的概念及其在机器学习、数据挖掘中的应用。通过示例代码展示了如何利用Python和NumPy库计算两个向量间的欧几里得距离，包括向量转换、差值计算及距离求解过程。
实现欧几里得距离算法的Python代码
欧几里得距离（Euclidean distance）是一种常用的距离度量方法，用于计算多维空间中两个点之间的距离。在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域中，欧几里得距离经常被用于衡量样本之间的相似性或差异性。在本文中，我将向您展示如何使用Python编写代码来计算欧几里得距离。
在Python中，我们可以使用NumPy库来进行向量和矩阵计算。下面是一个使用NumPy库实现欧几里得距离算法的示例代码：
import numpy as np
def euclidean_distance(x, y):
"""
计算欧几里得距离
:param x: 向量x
:param y: 向量y
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