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