‌互差计算公式的核心原理是通过计算两组数据的差值平方和来量化其差异程度，常用于统计学中的方差分析和机器学习特征筛选。‌ 其数学本质是‌欧式距离的简化形式‌，关键优势在于‌消除量纲影响‌且‌突出局部差异性‌，计算步骤可分为数据标准化、逐点求差、平方求和三个环节。

以下是具体原理分述：

1. ‌数据预处理阶段‌
   需先对两组数据做标准化处理（如Z-score归一化），确保比较基准一致。若跳过此步骤，量纲差异会导致计算结果失真。

2. ‌差值计算的核心操作‌
   对标准化后的数据逐点作差（x_i - y_i），平方处理（(x_i - y_i)^2）以消除正负抵消问题。平方运算同时放大了显著差异点的权重。

3. ‌求和与结果解读‌
   将所有差值平方相加得到最终互差值。该数值越大，说明两组数据分布差异越显著。在特征选择中，互差值高的特征往往具有更强区分度。

实际应用时需注意：该方法对异常值敏感，且要求比较数据具有相同的维度。对于非数值型数据，需先进行适当的编码转换才能获得有效结果。