Евклидово расстояние считается оптимальным для некоторых типов данных, потому что оно является наиболее понятной и интерпретируемой мерой различия или близости объектов, представленных векторами признаков в многомерном пространстве. 3

Некоторые области, где евклидово расстояние считается подходящим:

• Кластеризация данных. 1 Алгоритмы, такие как k-means, используют евклидово расстояние для определения ближайших центров кластеров, что помогает разделить данные на группы с похожими характеристиками. 1
• Обработка изображений. 1 Евклидово расстояние используется в алгоритмах сопоставления изображений, где важно определить степень похожести между пикселями или участками изображений. 1
• Обучение нейронных сетей. 1 В таких задачах евклидово расстояние может быть использовано как мера ошибки для настройки весов сети. 1

Также есть рекомендация использовать евклидово расстояние для непрерывных данных с гауссовым распределением. 2

Важно учитывать, что выбор меры расстояния зависит от характера данных и используемого алгоритма кластеризации. 2