1樓：青少年鎍
n維歐氏空間是乙個點集，它的每個點 x 或向量 x 可以表示為 (x[1]，x[2]，…x[n]) 其中 x[i](i = 1，2，…，n) 是實數，稱為 x 的第i個座標。
兩個點 a = (a[1]，a[2]，…a[n]) 和 b = (b[1]，b[2]，…b[n]) 之間的距離 ρ(a，b) 定義為下面的公式：
a，b) =√ [a[i] -b[i] )2 ] i = 1，2，…，n)
向量 x = (x[1]，x[2]，…x[n]) 的自然長度 |x| 定義為下面的公式：
x| = √(x[1]^2 + x[2]^2 + x[n]^2 )
r語言怎麼輸入歐幾里得距離公式
2樓：井中月
不需要輸入距離公式，使用dist函式，這個是算距離的函式，裡面的預設方法就是歐式距離，還可以用dist(x,method='...')來選擇計算距離的方法，比如馬式距離等等。
歐氏度量是什麼?
3樓：網友
歐幾里得度量（euclidean metric）是乙個通常採用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。在二維和三維空間中的歐氏距離的就是兩點之間的實際距離。
計算公式：二維空間的公式。
0ρ = √(x1-x2)2+(y1-y2)2 ) x| = √(x2 + y2 )
三維空間的公式。
0ρ = √(x1-x2)2+(y1-y2)2+(z1-z2)2 ) x| = √(x2 + y2 + z2 )
n維空間的公式。
n維歐氏空間是乙個點集，它的每個點 x 或向量 x 可以表示為 (x[1]，x[2]，…x[n]) 其中 x[i](i = 1，2，…，n) 是實數，稱為 x 的第i個座標。兩個點 a = (a[1]，a[2]，…a[n]) 和 b = (b[1]，b[2]，…b[n]) 之間的距離 ρ(a，b) 定義為下面的公式：ρ(a，b) =√ [a[i] -b[i] )2 ] i = 1，2，…，n)向量 x = (x[1]，x[2]，…x[n]) 的自然長度 |x| 定義為下面的公式：
x| = √(x[1]2 + x[2]2 + x[n]2 )
4樓：騎士恩藤璧
歐氏空間的度量是歐氏度量。而一般度量空間的度量可以不是歐氏度量。比如球表面，規定任意兩點的距離是大圓劣弧長，這樣定義的距離使得球面成為度量空間，但這不是歐氏空間。
因為歐氏空間中三角形內角和是180度。
如何用excel計算歐式距離
5樓：依然特雷西
1、先新建立乙個**。
2、我做個**，隨便輸入一些座標。
6、看看效果。
6樓：七星小蘑菇
歐氏距離（ euclidean distance）也稱歐幾里得距離，它是乙個通常採用的距離定義，它是在m維空間中兩個點之間的真實距離。
常會錯誤的稱為「歐式距離」。
二維的公式。
d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)三維的公式。
d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)
7樓：沈一民
b2=(($a2-$a1)^2+(b$1-a$1)^2)*複製到a1:h18
黃色為a列，紅色行號為1，
8樓：寂寞
不知道是否理解正確。
可以在b2單元格里輸入=(b$1^2+$a2^2)^
完成後，選中b2單元格會出現乙個加粗黑框，滑鼠雙擊框右下角的黑點，可以自動將b列的單元格都計算好，然後在向右拉就完成了。
9樓：飛羽的世界
用這個公式：
sqrt(sumxmy2(array_x,array_x')) 這個最快，比如：
sqrt(sumxmy2(a1:a10,a1:g1))
10樓：
不知道歐式距離的演算法，你算乙個我看一下，我能幫你算全部。
什麼是標準歐幾里得距離
11樓：景田不是百歲山
在數學中，歐幾里得距離或歐幾里得度量是歐幾里得空間中兩點間「普通」（即直線）距離。使用這個距離，歐氏空間成為度量空間。相關聯的範數稱為歐幾里得範數。
較早的文獻稱之為畢達哥拉斯度量。
歐幾里得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是乙個通常採用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離）。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離。
12樓：潛伏的藍色幽默
歐幾里得距離定義： 歐幾里得距離（ euclidean distance）也稱歐式距離，它是乙個通常採用的距離定義，它是在m維空間中兩個點之間的真實距離。 在二維和三維空間中的歐式距離的就是兩點之間的距離，二維的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+y1-y2)^)三維的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+y1-y2)^+z1-z2)^)推廣到n維空間，歐式距離的公式是 d=sqrt( ∑xi1-xi2)^ 這裡i=1,2..
n xi1表示第乙個點的第i維座標，xi2表示第二個點的第i維座標 n維歐氏空間是乙個點集，它的每個點可以表示為(x(1),x(2),.x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是實數，稱為x的第i個座標，兩個點x和y=(y(1),y(2)..
y(n))之間的距離d(x,y)定義為上面的公式。 歐氏距離看作訊號的相似程度。 距離越近就越相似，就越容易相互干擾，誤位元速率就越高。
歐幾里德空間中關於內積函式的度量矩陣是怎麼理解的
13樓：匿名使用者
設n1,n2,..nn,為歐式空間的乙個基，把內積函式在基向量上的值寫成矩陣形式，即 （n1,n1） (n1,n2)..n1,nn) (n2,n1) (n2,nn) m= (nn,n1) (nn,nn) 把m稱為內積關於基n1,n2,..
nn,的度量矩陣。
14樓：匿名使用者
知道了任意兩個基向量的內基也就知道了度量矩陣，個人認為，之所以提出度量矩陣的概念其實是為了方便計算兩向量的內基。因為只要基向量相同，計算內基只須將向量的座標和度量矩陣兩邊相乘即可，有利於減少計算量。特別是對於大規模的矩陣運算很有意義！
歐幾里得度量的歐氏距離變換
15樓：崽崽
所謂歐氏距離變換，是指對於一張二值影象（再此我們假定白色為前景色，黑色為背景色），將前景中的畫素的值轉化為該點到達最近的背景點的距離。
歐氏距離變換在數字影象處理中的應用範圍很廣泛，尤其對於影象的骨架提取，是乙個很好的參照。
歐幾里得度量的閔氏距離
16樓：強少
又叫做閔可夫斯基距離 ,是歐氏空間中的一種測度，被看做是歐氏距離的一種推廣，歐氏距離是閔可夫斯基距離的一種特殊情況。
定義式：ρ(a，b) = [ a[i] -b[i] )p ]^1/p) (i = 1，2，…，n)
閔可夫斯基距離公式中，當p=2時，即為歐氏距離；當p=1時，即為曼哈頓距離；當p→∞時，即為切比雪夫距離。
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利息的計算公式為 利息 本金 利率 存期。借款15萬，借條上寫1分的利息 按年利率10 計算 借款一整年。則借1年的利息 本金 利率 存期 150000 10 1 15000元。擴充套件資料 利息分類情況 利息計算公式主要分為以下四種情況 第一，計算利息的基本公式，儲蓄存款利息計算的基本公式為 利息...
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