ユークリッド距離
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
print(np.linalg.norm(np.array([1, 2]) - np.array([4, 6])))- A
5.0 - B
7.0 - C
25.0 - D
1.0
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正解：A
ユークリッド距離は、2 点の差のベクトルの L2 ノルム。k 近傍法やクラスタリングで使う距離。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `print(np.linalg.norm(np.array([1, 2]) - np.ar…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 5.0 |
- A
正しい。差のベクトル (3, 4) の長さは 5。
- B
誤り。成分の絶対値の和（マンハッタン距離）。
- C
誤り。二乗和で、平方根を取っていない。
- D
誤り。計算が合わない。
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