模式识别相似性测度距离计算---欧式距离

欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）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。

对于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。

但是这种度量方式存在将样本每个位置的权重对总体的影响认为是均等的，会导致有时不能够满足实际的要求。