యూక్లిడియన్ దూరం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు k-సమీప పొరుగువారు, క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి వివిధ అల్గారిథమ్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది బహుమితీయ స్థలంలో రెండు పాయింట్ల మధ్య సరళ రేఖ దూరాన్ని కొలుస్తుంది. పైథాన్లో, యూక్లిడియన్ దూరాన్ని అమలు చేయడం సాపేక్షంగా సూటిగా ఉంటుంది మరియు ప్రాథమిక గణిత కార్యకలాపాలను ఉపయోగించి చేయవచ్చు.
రెండు పాయింట్ల మధ్య యూక్లిడియన్ దూరాన్ని లెక్కించడానికి, మనం ఈ దశలను అనుసరించాలి:
1. రెండు పాయింట్లను నిర్వచించండి: d-డైమెన్షనల్ స్పేస్లో మనకు A మరియు B అనే రెండు పాయింట్లు ఉన్నాయని అనుకుందాం. ప్రతి పాయింట్ని జాబితాగా లేదా ప్రతి డైమెన్షన్లోని కోఆర్డినేట్లను కలిగి ఉన్న నంపీ అర్రేగా సూచించవచ్చు.
2. స్క్వేర్డ్ తేడాలను లెక్కించండి: ప్రతి డైమెన్షన్ కోసం, రెండు పాయింట్ల కోఆర్డినేట్ల మధ్య స్క్వేర్డ్ వ్యత్యాసాన్ని లెక్కించండి. ఇది లూప్ని ఉపయోగించి లేదా నంపీ శ్రేణులను ఉపయోగిస్తుంటే వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్లను ఉపయోగించడం ద్వారా చేయవచ్చు.
3. స్క్వేర్డ్ తేడాలను సంకలనం చేయండి: అన్ని పరిమాణాల కోసం మునుపటి దశలో లెక్కించిన స్క్వేర్డ్ తేడాలను సంకలనం చేయండి. ఇది మాకు స్క్వేర్డ్ తేడాల మొత్తాన్ని ఇస్తుంది.
4. వర్గమూలాన్ని తీసుకోండి: చివరగా, రెండు బిందువుల మధ్య యూక్లిడియన్ దూరాన్ని పొందడానికి స్క్వేర్డ్ తేడాల మొత్తం యొక్క వర్గమూలాన్ని తీసుకోండి.
యూక్లిడియన్ దూర గణనను అమలు చేసే పైథాన్ ఫంక్షన్ ఇక్కడ ఉంది:
python import numpy as np def euclidean_distance(pointA, pointB): # Convert the points to numpy arrays if they are not already pointA = np.array(pointA) pointB = np.array(pointB) # Calculate the squared differences for each dimension squared_diff = (pointA - pointB) ** 2 # Sum up the squared differences sum_squared_diff = np.sum(squared_diff) # Take the square root distance = np.sqrt(sum_squared_diff) return distance
రెండు బిందువుల మధ్య యూక్లిడియన్ దూరాన్ని లెక్కించడానికి ఈ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించండి:
python point1 = [1, 2, 3] point2 = [4, 5, 6] distance = euclidean_distance(point1, point2) print(distance)
అవుట్పుట్:
5.196152422706632
పై ఉదాహరణలో, మనకు `పాయింట్1` మరియు `పాయింట్2` అనే రెండు పాయింట్లు జాబితాలుగా సూచించబడ్డాయి. వాటి మధ్య యూక్లిడియన్ దూరం `యూక్లిడియన్_డిస్టెన్స్` ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి లెక్కించబడుతుంది మరియు ఫలితం ముద్రించబడుతుంది.
ఈ అమలును ఎన్ని డైమెన్షన్లలోనైనా పాయింట్లతో పని చేయడానికి విస్తరించవచ్చు. దూర గణనలను సమర్థవంతంగా అమలు చేసే స్కైపీ వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం ద్వారా అమలును మరింత ఆప్టిమైజ్ చేయడం కూడా సాధ్యమవుతుంది.
పైథాన్లో యూక్లిడియన్ దూరాన్ని లెక్కించడం అనేది రెండు బిందువుల కోఆర్డినేట్ల మధ్య స్క్వేర్డ్ తేడాలను గణించడం, ఈ స్క్వేర్డ్ తేడాలను సంగ్రహించడం మరియు మొత్తం యొక్క వర్గమూలాన్ని తీసుకోవడం. అందించిన అమలు అనేది నిర్దిష్ట అవసరాల ఆధారంగా పొడిగించవచ్చు మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయగల ప్రాథమిక ఉదాహరణ.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్:
- సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అంటే ఏమిటి?
- K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందగల మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుందా?
- SVM శిక్షణ అల్గోరిథం సాధారణంగా బైనరీ లీనియర్ వర్గీకరణగా ఉపయోగించబడుతుందా?
- రిగ్రెషన్ అల్గోరిథంలు నిరంతర డేటాతో పని చేయగలవా?
- లీనియర్ రిగ్రెషన్ ముఖ్యంగా స్కేలింగ్కు బాగా సరిపోతుందా?
- మీన్ షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ డేటా పాయింట్ల సాంద్రత ఆధారంగా బ్యాండ్విడ్త్ పరామితిని ఎలా సర్దుబాటు చేస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ అమలులో ఫీచర్ సెట్లకు బరువులు కేటాయించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానంలో కొత్త వ్యాసార్థం విలువ ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానం, వ్యాసార్థాన్ని హార్డ్ కోడింగ్ చేయకుండా సెంట్రాయిడ్లను సరిగ్గా కనుగొనడాన్ని ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ అల్గారిథమ్లో స్థిర వ్యాసార్థాన్ని ఉపయోగించడం యొక్క పరిమితి ఏమిటి?
పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి