가장 일반적으로 많이 활용되는 거리 함수

$$ ED(x,y) = ||x-y||2 = \sqrt{\sum^r{i=1}(x_i-y_i)^2}\\ \text{where }x=(x_1,...,x_r)^T\text{ and }y=(y_1,...,y_r)^T. $$

L2 norm : $||\vec{x}||_2=\sqrt{∑_ix_i^2} = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + ... + x_n^2}$

ED의 잘 알려진 속성으로, symmetrical(대칭), Differentiable(미분 가능), convex(볼록), spherical (구형)등이 있다.

대부분의 상황에서 ED를 쓰고, 클러스터링할 때 범주형은 거리를 1로 보고 계산을 한다.