BigData/수학이론5 거리(distance) 구하기 네이버 블로그에서 퍼 온 글입니다. 유클리드 거리 (Euclidean distance) 표준화 거리 (statistical distance) , D = 마할라노비스 (Mahalanobis) 거리 , S = 체비셰프 (Chebychev) 거리 맨하탄 (Manhattan) 거리 맨하탄 거리는 바둑판 처럼 가로,세로 길이를 더한 것이라 한다. ("데이터마이닝", 방통대) 직선길이가 아닌 캔버라 (Canberra) 거리 민코우스키 (Minkowski) 거리 여기서부터는 유명한 거리들 몇 개에 대한 설명 마할라노비스 거리는 분산을 고려한 거리이다.왜 분산을 고려하냐면 , 분산이 클 경우 점들이 더 멀리 퍼져있을 거란 가정 때문이다. 위의 오른쪽 그림에서분산을 고려하지 않을 경우 점1 과 점2의 거리(유클리디안 거.. 2015. 3. 16. 이전 1 2 다음
