实现标准化欧式距离Python实现

作为一名经验丰富的开发者，我将会通过以下步骤教会你如何实现标准化欧式距离的Python实现。首先，我们来看一下整个流程：

journey
    title 实现标准化欧式距离Python实现
    section 开始
        开发者准备数据集
        开发者计算标准化欧式距离
        完成标准化欧式距离的Python实现
    section 结束

步骤及代码解释

1. 开发者准备数据集

首先，我们需要准备数据集，数据集通常是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。在这个例子中，我们假设数据集为data。

# 创建数据集
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

2. 开发者计算标准化欧式距离

接下来，我们需要计算标准化欧式距离。标准化欧式距离的计算公式如下：

$$ d = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{x_i - y_i}{s_i}\right)^2} $$

其中，$x_i$ 和 $y_i$ 分别代表两个样本在第 $i$ 个特征上的取值，$s_i$ 代表第 $i$ 个特征的标准差。

import numpy as np

def standardize_data(data):
    # 计算每个特征的均值
    means = np.mean(data, axis=0)
    
    # 计算每个特征的标准差
    stds = np.std(data, axis=0)
    
    # 标准化数据集
    standardized_data = (data - means) / stds
    
    return standardized_data

3. 完成标准化欧式距离的Python实现

最后，我们可以使用上面定义的 standardize_data 函数对数据集进行标准化，然后计算标准化欧式距离。

# 标准化数据集
standardized_data = standardize_data(data)

# 计算标准化欧式距离
def euclidean_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))

# 选择两个样本进行计算
sample1 = standardized_data[0]
sample2 = standardized_data[1]

# 计算标准化欧式距离
distance = euclidean_distance(sample1, sample2)

print("标准化欧式距离为:", distance)

通过以上步骤，我们就成功实现了标准化欧式距离的Python实现。希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题请随时向我提问。