Euclidean distance को मैन्युअली निकालना
Euclidean distance सांख्यिकी में सबसे लोकप्रिय distance metric है. इसकी लोकप्रियता का मुख्य कारण है कि इसे समझना सहज है. यह Cartesian coordinates में लागू किया गया Pythagorean theorem है.
इसे NumPy के साथ मैन्युअली निकालने का अभ्यास कीजिए. NumPy पहले से उसके मानक उपनाम np के रूप में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
अभ्यास निर्देश
MकोNसे (या उल्टा) घटाइए, परिणामों का square कीजिए, और उन्हेंsquared_diffsमें सेव कीजिए.- इन differences का sum निकालकर
sum_diffsमें रखिए. - अंतिम distance पाने के लिए इस sum का square root निकालिए—
dist_MN.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)