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欧几里得距离定义： 欧几里得距离（ Euclidean distance）也称欧式距离，它是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。 　　在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是 　　d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 　　三维的公式是 　　d=sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 　　推广到n维空间，欧式距离的公式是 　　d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这里i=1,2..n 　　xi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标 　　n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式. 　　欧氏距离看作信号的相似程度。 距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高。 　　所谓欧氏距离变换，是指对于一张二值图像（再次我们假定白色为前景色，黑色为背景色），将前景中的像素的值转化为该点到达最近的背景点的距离。 　　欧氏距离变换在数字图像处理中的应用范围很广泛，尤其对于图像的骨架提取，是一个很好的参照。 　　所谓欧氏距离变换，是指对于一张二值图像（再次我们假定白色为前景色，黑色为背景色），将前景中的像素的值转化为该点到达最近的背景点的距离。 　　欧氏距离变换在数字图像处理中的应用范围很广泛，尤其对于图像的骨架提取，是一个很好的参照。 　　======== 　　欧氏距离：（∑（Xi-Yi）2）1/2，即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。 　　我们熟悉的 欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中， 经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。 微分销系统源码网络组建与配置 2018版清华大学出版社上海网站推广企业郑州百姓网免费发布信息南庄营销网站建设seo上首页做网站找哪家公司最好能看网站的浏览器购买域名和服务器莱芜金点子招聘电子版口碑最好的旅游软件排名seo网站策划企业营业执照查询宁波专业网站制作服务微信网页版官网登录室内装修设计案例雍熙网站建设广州短视频代运营公司多少钱算诈骗app界面设计的软件软装设计培训班哪家好深圳网站设计招聘信息bootstrap网站模板自动seo系统专门的网页制作工具有()上海外贸进出口有限公司网上接装修单在哪个平台莱芜新闻联播花生壳域名注册官网响应式网页开发企业法治建设工作报告