ユークリッド距離を手計算で求める
ユークリッド距離は統計で最も一般的な距離尺度です。直感的に理解しやすいことが主な理由です。これはデカルト座標におけるピタゴラスの定理の適用です。
標準のエイリアス np で読み込まれている NumPy を使って、手作業で計算してみましょう。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
MからNを引く（またはその逆）→ 結果を二乗し、squared_diffsに保存します。- 差の合計を計算して
sum_diffsに保存します。 - 合計の平方根を取り、最終的な距離
dist_MNを求めます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)