向量欧式距离计算公式 matlab中如何计算欧式距离？

matlab中如何计算欧式距离？

在K模式下，两个物体之间的距离计算如下：XJ和YJ代表X和y的j属性，例如，小王（X）有3个（j）属性：X1=高，X2=富，X3=帅，而小明对应的3个属性是Y1=短，y2=差，Y3=短。那么小王和小明之间的距离可以计算如下：1如果小红Z的三个属性是Z1=高，Z2=富，Z3=娘，那么小红和小王之间的距离是：001=1。在计算两个对象的分类变量之间的距离后，可以使用欧几里德距离或其他距离公式来计算数值变量，并将其设置为D2。最后，两个物体之间的总距离为d=D1 D2（需要考虑比例问题）。如果两个D的重要性不同，则可以相应地添加权重。类似于K-模和K-均值的组合，即K-原型

二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的距离。二维公式为d=sqrt（（x1-x2）^（y1-y2）^），三维公式为d=sqrt（x1-x2）^（y1-y2）^（z1-z2）^），扩展到n维空间。欧几里得距离公式是d=平方乘（席（席1-x2）^），其中i＝1, 2。nxi1表示第一个点的i维坐标，XI2表示第二个点的i维坐标

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