计算每个样本到组质心的n维欧几里德距离，并为R中的每个组选择最低的3

个样本。

欧几里德距离是一种常用的距离度量方法，用于衡量样本之间的相似性或差异性。对于n维空间中的两个点A(x1, x2, ..., xn)和B(y1, y2, ..., yn)，欧几里德距离的计算公式为：

d(A, B) = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)

其中，sqrt表示平方根运算。

在计算每个样本到组质心的n维欧几里德距离时，首先需要确定组质心的坐标。组质心是指组内所有样本的坐标的平均值。假设有m个组，每个组包含k个样本，则组质心的坐标为：

centroid = (1/k) * (x1 + x2 + ... + xk)

接下来，对于R中的每个组，计算每个样本到组质心的n维欧几里德距离，并选择最低的3个距离。这可以通过以下步骤实现：

1. 遍历R中的每个组：
   • 计算组质心的坐标centroid。
   • 初始化一个空列表distances，用于存储每个样本到组质心的距离。

• 遍历当前组内的每个样本：
  • 计算当前样本到组质心的n维欧几里德距离，使用上述公式。
  • 将距离添加到distances列表中。
• 对distances列表进行排序，按照距离从小到大的顺序。
• 选择distances列表中前3个距离，即最低的3个距离。
• 根据选定的距离，确定对应的样本。

完成以上步骤后，即可得到R中每个组选择的最低的3个样本。

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