欧几里得距离（Euclidean distance）计算的是两个向量在所构成的n维空间中的直线距离，亦称最小二乘（Least square）距离。
{d_{xy}} = {\left[ {\sum\limits_{k = 1}^n {{{\left| {{x_k} - {y_k}} \right|}^q}} } \right]^{1/q}}上式称为明氏距离（Minkowski distance），当 q = 1时为街区距离（Cityblock distance，亦称Manhattan distance）；当q=2时，为欧氏距离。
当两个向量之间表现为相似时，其欧氏距离相似度趋近于0，否则趋近于正无穷。