클러스터링에서 거리 계산 방법

클러스터링에서 유사성 또는 거리는 데이터 포인트들 간의 유사성을 측정하는 중요한 개념입니다. 유사성을 정의하는 방법에 따라 클러스터링의 결과가 달라질 수 있으며, 다양한 거리 계산 방법이 존재합니다. 여기에서는 주로 사용되는 거리 계산 방법들을 자세히 설명하겠습니다.1. 유클리드 거리 (Euclidean Distance)유클리드 거리는 두 점 사이의 직선 거리를 측정하는 방법으로, 가장 많이 사용되는 거리 계산 방법 중 하나입니다. 2차원 공간에서 두 점 ((x_1, y_1))와 ((x_2, y_2)) 사이의 유클리드 거리는 다음과 같이 계산됩니다.[ \text{Euclidean Distance} = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2} ]일반적으로 (n)차원 공간에서는 다음..
ML 2024. 5. 29. 18:38
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