Data Science/Data Analysis
[Python] 유클리드 거리(Euclidean Distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 해밍 거리(Hamming Distance)를 이용한 두 점 사이의 거리 구하기
주요 개념유클리드 거리(Euclidean Distance)맨하탄 거리(Manhattan Distance)해밍 거리(Hamming Distance) 두 점 사이의 거리를 구하는 방법은 유사도(Similarity)와 관련이 있다. 거리가 가까울수록 해당 데이터가 가지고 있는 특징(feature)이 유사할 가능성이 크기 때문이다. 두 점사이 거리를 구하기 위한 대표적인 방법으로 아래 세 가지가 있다. 하지만 아래 방식들은 데이터의 차원과 요소 개수가 동일해야 한다. 유클리드 거리(Euclidean Distance)우선 유클리드 거리(Euclidean Distance)는 아래 그림과 같이 계산할 수 있다. 피타고라스 정리와 크게 다르지 않다. 다만 차수가 많아져도 아래와 같이 계산할 수 있다.$$ d = \sq..
