Euclidean Distance算法：计算向量间的距离

Euclidean Distance算法：计算向量间的距离

距离度量是在数据分析和机器学习中经常使用的一种方法。欧氏距离是其中一种常见的距离度量方法，用于计算向量之间的距离。在本文中，我们将使用C#编程语言实现Euclidean Distance算法，并提供相应的源代码示例。

Euclidean Distance（欧氏距离）是计算两个向量之间的距离的一种常见方法。它基于向量的坐标之间的差异来衡量它们之间的相似性或差异性。在二维空间中，Euclidean Distance的计算公式如下：

distance = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

在更高维度的空间中，Euclidean Distance的计算公式可以推广为：

distance = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + ... + (n2 - n1)^2)

其中，(x1, y1, …, n1)和(x2, y2, …, n2)是两个向量的坐标。

下面是使用C#编程语言实现Euclidean Distance算法的示例代码：

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