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2019.12.05
因子分析とは
因子分析とは・・・ 多くの項目をいくつかの『因子(潜在変数)』に要約してまとめる分析手法です。まとめることで特に影響の強い『因子』を把握することができ……
公開日:2024.07.19
ユークリッド距離(Euclidean distance)は、空間内の2点間の直線距離を算出する方法であり、数学や機械学習、画像解析など多くの分野で基本的な概念として用いられます。この距離の定義は、ピタゴラスの定理を一般化したもので、2次元やそれ以上の次元空間における2つの点の長さを計算する際に使用されます。
では実際に、ユークリッド距離の計算式を説明いたします。点Aが座標(2,3)、点Bが座標(5,7)にあるとします。まずXとY、すなわち縦横それぞれの距離の差を計算します。今回の場合、縦は5-2=3、横は7-3=4となります。次に、先ほどの距離の差を2乗します。今回の場合、縦が9,横が16です。その後、縦と横を足し、最後に出た値の平方根(ルート)を取ります。今回の場合、9+16=25で、平方根が√25=5となり、点AとBの距離は5となります。
この距離の解説は、データサイエンスや統計学の文脈でしばしば参照され、WEB上の様々なリソースで解説されています。ユークリッド距離は、空間内での最短距離を示すため、直感的に理解しやすく、数学的な分析や科学的な処理において中心的な役割を担います。
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