Sözlüğe Dön/Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları/Euclidean Distance (L2)
#354 Dot Product (Inner Product)#356 Manhattan Distance (L1)
Madde #355RAG & Vektör/sozluk/euclidean-distance-l2

Euclidean Distance (L2)

Euclidean Distance ($L_2$ Norm)

Türkçe: Öklid Mesafesi
Ayrıntılı Tanım
İki vektör noktası arasında cetvelle çizilebilecek en kısa düz çizginin geometrik uzunluğunu ölçen en temel fiziksel mesafe metriğidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Noktaların uzaydaki mutlak yakınlığını ölçer; görüntü işleme, yüz tanıma ve kümeleme algoritmalarında (K-Means) standarttır.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Karşılıklı farkların karelerinin toplamının kareköküdür: d(A,B)=∑i=1d(Ai−Bi)2d(A, B) = \sqrt{\sum_{i=1}^{d} (A_i - B_i)^2} Mesafe 0 olduğunda noktalar üst üstedir; mesafe büyüdükçe benzerlik düşer.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir odanın zeminindeki iki karınca arasındaki düz kuş uçuşu mesafe.
Benzer Terimlerden Farkı
Kosinüs benzerliği açıyı ölçerken; Öklid mesafesi uzaydaki fiziksel boşluğu ölçer. Boyut arttıkça (Boyut Laneti) tüm noktaların Öklid mesafesi birbirine eşitlenmeye başlar.
İlişkili Terimler (3)
#356
Manhattan Distance (L1)
Manhattan Mesafesi / Taksi Mesafesi
#353
Cosine Similarity
Kosinüs Benzerliği
#17
Curse of Dimensionality
Boyut Laneti (Boyutluluk Felaketi)
Ait Olduğu Kategori

Bilgi Erişimi, RAG ve Vektör Veritabanları

Dense/Sparse retrieval, Vektör indeksleme (HNSW), Rerankers ve RAG pipeline.

Toplam Terim:37 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →
Önceki Terim (#354)Dot Product (Inner Product)
Sonraki Terim (#356)Manhattan Distance (L1)