Calculando manualmente a distância euclidiana
A distância euclidiana é a métrica de distância mais popular em estatística. Sua popularidade vem principalmente do fato de ser intuitiva de entender. É o teorema de Pitágoras aplicado em coordenadas cartesianas.
Pratique calculá-la manualmente com o NumPy, que já está carregado com seu alias padrão np.
Este exercício faz parte do curso
Detecção de Anomalias em Python
Instruções do exercício
- Subtraia
MdeN(ou vice-versa), eleve os resultados ao quadrado e salve emsquared_diffs. - Calcule a soma das diferenças em
sum_diffs. - Tire a raiz quadrada da soma para obter a distância final —
dist_MN.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)