np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

`np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))`是计算欧几里德距离的公式。

在这个公式中，`(x1 - x2)`表示两个向量的差值，`** 2`表示对差值进行平方操作，`np.sum()`表示对平方差值进行求和操作，最后使用`np.sqrt()`计算平方和的平方根，得到欧几里德距离。

这个公式可以用于计算两个向量或样本之间的距离，通常用于KNN算法中的距离度量。

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相关问题

return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))什么意思

这段代码是计算两个向量之间的欧氏距离的函数。让我来解释一下代码的含义：

- `x1` 和 `x2` 是两个向量，可以是一维或多维的。这两个向量可以代表数据集中的样本或特征。
- `(x1 - x2)**2` 表示将 `x1` 和 `x2` 中对应位置的元素逐个相减，并计算每个差值的平方。
- `np.sum()` 函数将所有差值的平方进行求和，得到一个标量值。
- `np.sqrt()` 函数对求和结果进行平方根运算，得到最终的欧氏距离。

因此，这段代码的作用是计算两个向量之间的欧氏距离。欧氏距离是衡量两个向量之间相似性或距离的一种度量方式，它表示两个向量坐标点之间的直线距离。在机器学习和数据分析中，欧氏距离经常被用来计算样本之间的相似性或距离。

def euclidean_distance(self, x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

这段代码定义了一个计算欧几里德距离的函数 `euclidean_distance`，它接受两个向量 `x1` 和 `x2` 作为输入，然后返回它们之间的欧几里德距离。

具体而言，函数中的 `(x1 - x2) ** 2` 表示对两个向量的差值进行平方操作，然后使用 `np.sum()` 对平方差值进行求和操作。最后，使用 `np.sqrt()` 计算平方和的平方根，得到欧几里德距离。

这个函数可以在KNN算法中用于计算两个样本之间的距离，从而确定最近的邻居。

希望这能回答你的问题！