欧几里得距离公式

欧几里得距离（Euclidean Distance）是衡量在多维空间中两点之间直线距离的度量方式。其计算公式如下：

- 对于二维空间中的两点 \\（A（x_1, y_1）\\） 和 \\（B（x_2, y_2））\\），欧几里得距离的公式为：

\\（d = \\sqrt{（x_2 - x_1）^2 + （y_2 - y_1）^2}\\）

- 对于三维空间中的两点 \\（A（x_1, y_1, z_1）\\） 和 \\（B（x_2, y_2, z_2））\\），欧几里得距离的公式为：

\\（d = \\sqrt{（x_2 - x_1）^2 + （y_2 - y_1）^2 + （z_2 - z_1）^2}\\）

- 对于 \\（n\\） 维空间中的两点 \\（A（x_1, x_2, ..., x_n）\\） 和 \\（B（y_1, y_2, ..., y_n））\\），欧几里得距离的公式为：

\\（d = \\sqrt{\\sum_{i=1}^{n} （x_i - y_i）^2}\\）

其中，\\（x_i\\） 和 \\（y_i\\） 分别是点 \\（A\\） 和 \\（B\\） 在第 \\（i\\） 个坐标上的值。

欧几里得距离也可以被看作信号的相似程度，并且在机器学习、数据挖掘、计算机视觉等地方中广泛应用

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