算法-欧几里得距离公式

回延安再出发

算法-欧⼏⾥得距离公式

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

d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)

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三维的公式是

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

推⼴到n维空间，欧式距离的公式是

郑州龙湖蓄水d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这⾥i=

xi1表⽰第⼀个点的第i维坐标,xi2表⽰第⼆个点的第i维坐标

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=)是实数，称为x的第i个坐标，两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上⾯的公式.

的性质欧⽒距离看作信号的相似程度。距离越近就越相似，就越容易相互⼲扰，误码率就越⾼。

马瑞兴>贺麓成

本文发布于:2024-09-24 01:17:37，感谢您对本站的认可！

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