机器学习:欧氏距离计算例题详解-全国人工智能技能知识竞赛

机器学习:欧氏距离计算例题详解-全国人工智能技能知识竞赛

给定三个点(1,4)、(2,3)、(2,5),计算他们的欧氏距离最小值是(B)

A、1     B、1.4   C、0    D、2

欧式距离也称欧几里得距离,是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。

以古希腊数学家欧几里得命名的距离,也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。

欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。

在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离,二维的公式是:

机器学习:欧氏距离计算例题详解-全国人工智能技能知识竞赛

 

三维的公式是:

机器学习:欧氏距离计算例题详解-全国人工智能技能知识竞赛

推广到n维空间,欧式距离的公式是:

机器学习:欧氏距离计算例题详解-全国人工智能技能知识竞赛

n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1), x(2), …, x(n)),其中x(i)(i=1,2…n)是实数称为x的第i个坐标,两个点x和y之间的距离d(x, y)定义为上面的公式。

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