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머신러닝에서의 거리 계산 방법: Euclidean, Manhattan 거리

머신러닝에서 거리 계산은 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 거리 측정 방법이 존재하며, 각각의 방법은 데이터의 특성과 문제의 요구 사항에 따라 적합성이 다르다. 이 글에서는 대표적인 거리 계산 방법인 Euclidean 거리와 Manhattan 거리에 대해 자세히 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 한다.📏 Euclidean 거리 (Euclidean Distance)Euclidean 거리는 두 점 사이의 최단 거리를 측정하는 방법으로, 우리가 일반적으로 생각하는 직선 거리를 의미한다. n차원 공간에서 두 점 p와 q 사이의 Euclidean 거리는 다음과 같이 계산된다.distance(p, q) = sqrt((q1 - p1)^2 + (q2 - p2)^2 +..
머신러닝 2025. 4. 12. 08:44
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