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。
 
【リサーチ全般編】カテゴリ別で解説！マーケティングリサーチ用語集65選＞
 
市場調査のご相談はこちら＞
 

アスマークの編集ポリシー

関連コンテンツ

マーケティングコラム 用語解説集一覧

リサーチャー独自のマーケティングに関する考察コラムから、マーケティングに関する専門用語の解説まで、市場調査に役立つページをまとめています。
また、定期的にメールからお役立ち情報のお知らせも行っております。

> 詳しく見る

【リサーチ全般編】カテゴリ別で解説！マーケティングリサーチ用語集65選

自社製品やサービス企画・開発フェーズで、マーケティングリサーチにおける分析手法や調査種別の知識は、理解が深まるにつれ「売れる商品」の可能性を引き上げることに直結します。
本資料では、初歩～応用まで全ての面でご活用いただける、マーケティングリサーチにかかわるワードを65選チョイスしています。

> 詳しく見る