MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】欧氏距离（附MATLAB、Java、Python和R语言代码）

目录

前言

几个高频面试题

1.马氏与欧式距离的比较

2.欧氏距离和余弦距离的区别

算法原理

数学表达公式

二维空间的公式

 三维空间的公式

n维空间的公式

标准化欧式距离（Normalized Euclidean distance）

优缺点

知识拓展

1.欧氏距离变换

应用场景

代码实现

Python

MATLAB

Java

R语言

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前言

在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。
欧几里得度量（euclideanmetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

几个高频面试题

1.马氏与欧式距离的比较

1、马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；