欧氏距离计算公式及应用 - 详解机器学习常用距离度量

欧氏距离是指在数学中，欧氏空间中两点之间的直线距离。在二维平面上，两点(x1, y1)和(x2, y2)之间的欧氏距离可以使用以下公式计算：

d = √((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

在三维空间中，两点(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2)之间的欧氏距离可以使用以下公式计算：

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

欧氏距离也可以推广到更高维的情况。它是最常用的距离度量之一，常用于机器学习和数据挖掘等领域中的聚类和分类算法中。