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在给定条件下如何计算欧几里得距离?

欧几里得距离(Euclidean distance)是指在数学中用于计算两个点之间的直线距离的一种度量方式。在二维平面上,给定两个点的坐标 (x1, y1) 和 (x2, y2),欧几里得距离可以通过以下公式计算:

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

在三维空间中,给定两个点的坐标 (x1, y1, z1) 和 (x2, y2, z2),欧几里得距离可以通过以下公式计算:

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2)

欧几里得距离的计算方法可以推广到更高维度的空间。

欧几里得距离在许多领域都有广泛的应用,例如机器学习、数据挖掘、图像处理等。在机器学习中,欧几里得距离常用于计算样本之间的相似性或距离,例如在聚类算法中用于确定样本之间的距离,或者在最近邻算法中用于寻找最相似的样本。

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