K近算法之標準化歐氏距離
假設樣本集X的數學期望或均值(mean)為m，標準差(standard deviation，方差開根)為s，那么X的“標準化變量”X*表示為：(X-m）/s，而且標準化變量的數學期望為0，方差為1。
即，樣本集的標準化過程(standardization)用公式描述就是：
標準化后的值 = ( 標準化前的值 － 分量的均值 ) /分量的標準差
經過簡單的推導就可以得到兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的標準化歐氏距離的公式：
如果將方差的倒數看成是一個權重，這個公式可以看成是一種加權歐氏距離(Weighted Euclidean distance)。
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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