ユークリッド距離の定義 問題 ユークリッド距離（Euclidean Distance）に関する記述として、最も適切なものを1つ選べ。 1. 2点間の「直線距離」を表す指標であり、k-meansなどのクラスタリング手法でデータの近さを測るのによく利用される 2. ベクトルの「方向の類似度」を表す指標であり、値は -1 から +1 の範囲をとる 3. 2点間の座標の差の絶対値を単純に合計したものである 4. データの次元数が増えると（3次元以上になると）計算できなくなる この問題の関連テキスト ユークリッド距離 Web教科書で詳しく学ぶ » ← 前の問題 次の問題 → PICK UP G検定はUdemy併用がおすすめ！重要キーワードを効率的に理解して一発合格しよう！ Udemyで時間を買おう！ 記事を読む 📚 より詳細を学びたい方へ🎓 動画で学ぶG検定はUdemy併用がおすすめ合格者が選ぶUdemy講座と効率的な使い方を解説。📕 紙で読む2026対応 おすすめ参考書・問題集4選最新シラバス対応の参考書を選び方とともに比較。 同じカテゴリの問題 分散の計算手順 分散の定義 標準偏差の定義 標準偏差のメリット 相関係数の値と関係性 相関と因果の違い 共分散の符号と意味 共分散の仕組みと特徴 確率の計算 期待値の計算 期待値の計算（カード） 微分の計算 微分の定義と意味 偏微分の計算 機械学習と微分 ベクトルの内積 アダマール積 ベクトルの正規化 コサイン類似度の特徴 ユークリッド距離の定義 Min-Max正規化の計算 Min-Max正規化の特徴 カテゴリを選択する 他のカテゴリを選択する
