距离度量 📏—— 欧式距离(Euclidean Distance)

欧式距离，一种常用的测量方式，在我们的日常生活中无处不在，从计算两点之间的直线距离到评估两个数据点的相似性，欧式距离都扮演着至关重要的角色。当我们谈论欧式距离时，我们实际上是在讨论一个数学概念，该概念用于量化n维空间中两个点之间的距离。

在二维平面上，欧式距离可以简单地理解为直角三角形的斜边长度，其两条直角边分别代表了两个点在x轴和y轴上的坐标差值。在更高维度的空间中，这个概念被扩展为所有坐标差值的平方和的平方根。公式表示为：√[(x2-x1)²+(y2-y1)²+...+(n2-n1)²]。

例如，如果我们有两个点A(1,2,3)和B(4,5,6)，那么它们之间的欧式距离就是√[(4-1)²+(5-2)²+(6-3)²] = √[9+9+9] = √27 ≈ 5.2。因此，我们可以看到，欧式距离在实际应用中非常直观且易于理解，它在机器学习、图像处理等领域有着广泛的应用。