Normalized Euclidean Distance

Jarak Euclidean ternormalisasi dari dua vektor fitur u dan v adalah

dengan

||v|| disebut norm dari v yang dinyatakan sebagai:

Semakin kecil skor maka semakin mirip kedua vektor fitur yang dicocokkan. Sebaliknya semakin besar skor maka semakin berbeda kedua vektor fitur. Sifat dari jarak Euclidean ternormalisasi adalah hasilnya berada pada rentang

Contoh:

 

Normalized Euclidean Distance dari vektor A dan B diatas adalah

Euclidian Distance

Euclidean Distance adalah metrika yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan 2 vektor. Euclidean distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor (root of square differences between 2 vectors).
Rumus dari Euclidian Distance:

Contoh :
Terdapat 2 vektor ciri berikut:

Euclidean Distance dari vektor A dan B adalah

Euclidean distance adalah kasus istimewa dari Minkowski distance dengan