欧几里得距离

欧几里得距离简介
本文介绍了欧几里得距离的概念及其定义。欧几里得距离是指在欧几里得空间中两点之间的直线距离,是一种常用的度量方式。文中详细解释了如何计算两个点之间的欧几里得距离。

在PRML中多次出现“欧几里得距离”——

欧几里得距离:

在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。使用这个距离,欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。

 

定义:

在欧几里得空间中,点x =(x1,...,xn)和 y =(y1,...,yn)之间的欧氏距离为:

d(x,y):={\sqrt  {(x_{1}-y_{1})^{2}+(x_{2}-y_{2})^{2}+\cdots +(x_{n}-y_{n})^{2))}={\sqrt  {\sum _((i=1))^{n}(x_{i}-y_{i})^{2))}

向量\vec{x}的自然长度,即该点到原点的距离为:

\|{\vec  {x))\|_{2}={\sqrt  {|x_{1}|^{2}+\cdots +|x_{n}|^{2))}

它是一个纯数值。在欧几里得度量下,两点之间线段最短。

 

via: 【 Wikipedia 】https://www.wikiwand.com/zh-hans/%E6%AC%A7%E5%87%A0%E9%87%8C%E5%BE%97%E8%B7%9D%E7%A6%BB

### 实现欧几里得距离计算 以下是基于 Python 编程语言实现的欧几里得距离计算方法。该函数支持任意维度的空间,能够处理 n 维向量间的距离计算。 ```python import numpy as np def calculate_euclidean_distance(point_a, point_b): """ 计算两点之间的欧几里得距离 参数: point_a - 数组或列表形式表示的第一个点坐标 point_b - 数组或列表形式表示的第二个点坐标 返回值: 距离 - 浮点数,代表两点多维空间中的欧几里得距离 """ if len(point_a) != len(point_b): raise ValueError("输入的两个点必须具有相同的维度") # 输入校验[^1] distance = np.sqrt(np.sum((np.array(point_a) - np.array(point_b)) ** 2)) return distance ``` 上述代码通过 `numpy` 库实现了高效的数值运算,利用了矢量化操作来简化复杂度并提升性能。此方法不仅限于二维或三维空间,在更高维度的数据集上同样适用[^4]。 #### 使用示例 下面展示了如何调用以上定义好的函数来进行不同场景下的欧氏距离求解: ##### 一维情况 ```python point_x = [3] point_y = [7] result = calculate_euclidean_distance(point_x, point_y) print(f"一维情况下 {point_x} 和 {point_y} 的欧几里得距离为:{result}") ``` ##### 二维情况 ```python point_p = [1, 2] point_q = [4, 6] distance_2d = calculate_euclidean_distance(point_p, point_q) print(f"{point_p} 和 {point_q} 在二维平面上的距离为:{distance_2d}") # 输出应接近5.0依据具体浮点精度设置而定. ``` ##### 高维(如四维) ```python vector_u = [1, 2, 3, 4] vector_v = [-1, -2, -3, -4] high_dimensional_dist = calculate_euclidean_distance(vector_u, vector_v) print(f"高维向量 {vector_u} 和 {vector_v} 的欧几里得距离为:{high_dimensional_dist}") ``` 这种方法遵循通用原则,即当给定点 A=(a₁,a₂,…,an) 及 B=(b₁,b₂,…,bn),则它们间欧几里德间距 d(A,B)=√[(ai-bi)^2]+...+(an-bn)^2][^3].
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