欧氏距离类内相似度公式

欧氏距离是一种常见的距离度量方式，它可以用来计算数据点之间的距离，也可以用于计算向量之间的距离。在聚类算法中，我们可以使用欧氏距离来计算同一个簇内的数据点之间的相似度，公式如下：

d(x,y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)

其中，x和y是两个数据点，x1, x2, ..., xn是x的n个属性值，y1, y2, ..., yn是y的n个属性值。

类内相似度可以通过计算同一个簇内所有数据点之间的欧氏距离的平均值或者最小值来得到。