Die euklidische Distanz manuell berechnen
Die euklidische Distanz ist das populärste Distanzmaß in der Statistik. Ihre Beliebtheit kommt vor allem daher, dass sie intuitiv zu verstehen ist. Sie ist der Satz des Pythagoras in kartesischen Koordinaten.
Übe, sie mit NumPy manuell zu berechnen. NumPy ist bereits unter dem Standardalias np geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Anomalieerkennung mit Python
Anleitung zur Übung
- Subtrahiere
MvonN(oder umgekehrt), quadriere die Ergebnisse und speichere sie insquared_diffs. - Berechne die Summe der Differenzen in
sum_diffs. - Ziehe die Quadratwurzel der Summe, um die finale Distanz zu erhalten —
dist_MN.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
M = np.array([14, 17, 18, 20, 14, 12, 19, 13, 17, 20])
N = np.array([63, 74, 76, 72, 64, 75, 75, 61, 50, 53])
# Subtract M from N and square the result
squared_diffs = ____
# Calculate the sum
sum_diffs = ____
# Find the square root
dist_MN = ____
print(dist_MN)