什么是欧式距离？

欧式距离计算公式是0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )。

许多算法，无论是监督学习还是无监督学习，都会使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以 k-NN 为例，它常被用于监督学习中。

欧氏距离的用途

我们从最常见的欧式距离开始，欧式距离可解释为连接两个尺巧乎点的线段的长度。欧式距离公式非常简单，使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。缺点尽管这是一种常用的距离度量，但欧式距离并不是尺度不变的，这宽贺意味着所计算的距离可能会根据特征的单位发生倾斜。

通常，在使用欧式距离度量陵悉之前，需要对数据进行归一化处理。用例当你拥有低维数据且向量的大小非常重要时，欧式距离的效果非常好。如果在低维数据上使用欧式距离，则如 k-NNHDBSCAN 之类的方法可达到开箱即用的效果。

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