↑: [[G検定に関する知識]] - ピタゴラスの定理による直線距離。最も基本的な距離指標 - 2次元：√((x2-x1)²+(y2-y1)²) - データのスケールが揃っていることが前提 - cf. [[マハラノビス距離]], [[コサイン類似度]], [[AIに必要な数理・統計知識]] - スケール・相関を補正しないため、単位の異なる変数が混在すると値の大きい変数に距離が支配される → 事前に**標準化**が重要。共分散で補正するのは[[マハラノビス距離]] ← ひっかけ - 例：(0,0)と(1,1)の距離は√2、(3,0)と(0,4)の距離は5。同一点で0、非負の値をとる