我想写一个distance(x，y)函数，它以两个向量作为输入，并输出它们之间的距离

distance(x, y)函数是一个用于计算两个向量之间距离的函数。在数学和计算机科学中，向量是由一组有序数值组成的数据结构。向量可以表示空间中的点、物体的属性或者其他类型的数据。

在计算两个向量之间的距离时，常用的方法是欧氏距离（Euclidean distance）。欧氏距离是通过计算两个向量之间各个对应元素差值的平方和的平方根来衡量的。具体公式如下：

distance(x, y) = sqrt(sum((x_i - y_i)^2))

其中，x和y分别表示两个向量，x_i和y_i表示向量中的第i个元素。

优势：

1. 简单易懂：欧氏距离是一种直观的距离度量方法，易于理解和实现。
2. 广泛应用：欧氏距离在机器学习、数据挖掘、图像处理等领域有着广泛的应用，例如聚类分析、相似性度量等。

应用场景：

1. 机器学习：在机器学习中，欧氏距离常用于计算样本之间的相似性，例如K近邻算法中的距离度量。
2. 图像处理：在图像处理中，欧氏距离可以用于计算图像之间的相似性，例如图像检索、图像分类等。

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