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머신러닝에서의 유사도(Similarity)와 거리(Distance)의 차이

머신러닝에서 유사도와 거리는 데이터 포인트 간의 관계를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 이 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 그 의미와 적용 방식에는 차이가 있다. 유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 나타내며, 거리는 두 데이터 포인트가 얼마나 다른지를 나타낸다. 이 글에서는 유사도와 거리의 차이점을 명확히 설명하고, 각 개념이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아본다.📏 유사도 (Similarity)유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 정량적으로 나타내는 지표다. 유사도 값이 높을수록 두 데이터 포인트는 더 유사하다고 판단한다. 유사도를 측정하는 다양한 방법이 있으며, 데이터의 특성과 문제의 목적에 따라 적절한 유사도 측정 방법을 선택해야 한다. 유사도는 일반적으로 ..
머신러닝 2025. 4. 12. 08:45
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