Python|【20211129】【Python】使用Python计算欧氏距离的方法开发语言|后端|python

该问题源于工作中使用 k 折交叉验证选取最优的 KMeans 算法参数，过程中使用欧氏距离来评价参数的优劣。
1. 代公式，封装成函数
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def calEuclidean(x, y): dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))# 注意：np.array 类型的数据可以直接进行向量、矩阵加减运算。np.square 是对每个元素求平均~~~~ return dist

2. 调用 numpy 函数库使用 numpy.linalg.norm(x, y) 可以计算向量 x 和向量 y 的欧氏距离~

def choose_bestK(myData): ''' 使用 K 折交叉验证，结合 KMeans 聚类算法，选取最优的 K Input: myData 是训练集 ''' kMax = 5 scoreLis = [] for k in range(1, kMax+1): kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(myData) mu = kmeans.cluster_centers_ score = 0 for i, l in enumerate(kmeans.labels_):# i是索引，l是类簇 score += np.linalg.norm(myData[i, :] - mu[l, :])# 计算欧氏距离scoreLis.append(score)return np.argmin(scoreLis)+1# 返回 score 最小的对应索引

（参考：Python 计算Numpy向量之间的欧氏距离）
（参考：欧几里得度量）
知识点 1. np.square() 函数
函数功能：计算数组/向量/矩阵的元素的平方。
返回：返回一个新数组/向量/矩阵，他们的元素是源数组/向量/矩阵元素的平方。
（参考：Python中的numpy.square（））
2. 类似地，对元素进行计算的还有 np.exp()、np.sqrt()、np.log()、np.sign() 等。
（参考：Numpy数学函数abs，sqrt()，square()，exp()，log()，sign()，四舍五入函数，modf()，isnan()，isfinite()、isinf()，三角函数，二元函数等）

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