ユークリッド距離（Euclidean distance）は、空間内の2点間の直線距離を算出する方法であり、数学や機械学習、画像解析など多くの分野で基本的な概念として用いられます。この距離の定義は、ピタゴラスの定理を一般化したもので、2次元やそれ以上の次元空間における2つの点の長さを計算する際に使用されます。
 
では実際に、ユークリッド距離の計算式を説明いたします。点Aが座標（2,3）、点Bが座標（5,7）にあるとします。まずXとY、すなわち縦横それぞれの距離の差を計算します。今回の場合、縦は5-2＝3、横は7-3＝4となります。次に、先ほどの距離の差を2乗します。今回の場合、縦が9，横が16です。その後、縦と横を足し、最後に出た値の平方根（ルート）を取ります。今回の場合、9+16＝25で、平方根が√25＝5となり、点AとBの距離は5となります。
 
この距離の解説は、データサイエンスや統計学の文脈でしばしば参照され、WEB上の様々なリソースで解説されています。ユークリッド距離は、空間内での最短距離を示すため、直感的に理解しやすく、数学的な分析や科学的な処理において中心的な役割を担います。
 
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執筆：アスマーク編集局

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監修：竹中 重雄（Shigeo Takenaka）

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