欧式距离计算方法及源码

资 源 简 介

欧式距离计算方法及源码

详 情 说 明

欧式距离是衡量多维空间中两点之间直线距离的经典方法，在遗传算法、机器学习等领域常用于计算个体间的相似度。其核心思想源自几何学中的勾股定理。

计算原理 给定两个n维向量A=(a₁,a₂,...,aₙ)和B=(b₁,b₂,...,bₙ)，欧式距离公式为： 计算各维度差值平方和 对平方和开根号 结果值越小表示两个向量越相似，值为0时表示完全重合。

在遗传算法中的应用 种群多样性评估：通过计算个体间距离判断种群分布密集程度 选择操作优化：避免相似个体过度繁殖导致早熟收敛 聚类分析：配合精英保留策略时区分不同特征个体

实现关键点 需处理向量维度不一致的异常情况 对高维数据建议先进行归一化处理 大规模计算时可使用矩阵运算加速

该距离度量方式虽然直观，但在超高维数据中可能失效（维度灾难），此时可考虑改用余弦相似度或马氏距离等替代方案。遗传算法中通常与其他适应度函数配合使用，共同指导进化方向。