欧几里得数据（Euclidean data）是指在欧几里得空间（简称欧氏空间）中表示的数据样本。欧式空间是一个常见的几何空间，其中的数据通常表示为向量，并且满足欧氏几何的度量规则。在欧式空间中，可以使用欧几里得距离来度量数据样本之间的相似性。例如，在二维平面上，每个数据样本可以由两个实数构成，如 (x, y) 坐标点，这样的数据就是欧式数据。
欧几里得数据具有很好的平移不变性，即不管数据中的目标被移动到哪个位置，得到的结果应该相同。常见的欧几里得数据包括图像、文本和语音信号等。例如，图像是一种2D的网格类型数据，通常用矩阵进行存储；文本是一种1D的网格类型数据，通常可以用向量进行存储。
欧几里得数据的特点是“排列整齐”，并且可以通过定义全局共享的卷积核来提取其中相同的结构。这种数据类型的处理策略在机器学习中尤为重要，特别是在卷积神经网络（CNN）的应用中
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