K-means中用欧几里得的作用

K-means算法中使用欧几里得距离作为样本之间的相似度度量。欧几里得距离是指在n维空间中两个点之间的直线距离，即勾股定理的推广。在K-means算法中，欧几里得距离被用来计算每个样本点与聚类中心之间的距离，以便于将样本点划分到最近的聚类中心所对应的簇中。通过最小化簇内样本点与聚类中心之间的平方误差和，K-means算法可以将样本点划分成K个不同的簇。因此，欧几里得距离在K-means算法中起到了很重要的作用。