1. Euclidean distance (유클리디안 거리)
두 벡터 거리 간의 직선 거리 측정법
2. Manhattan Distance (맨해튼 거리)
데카르트 좌표계 상, 두 벡터 차의 절댓값의 합
3.Minkowski Distance (민코프스키 거리)
유클리드 거리와 맨해튼 거리를 일반화
n 차원 점 X, Y에 대해 p차 민코프스키 거리
- p = 1일 경우 맨해튼 거리와 동일, L1 norm
- p = 2일 경우 유클리드 거리와 동일, L2 norm
- p = ∞일 경우 체비쇼프 거리(Chebyshev Distance)와 동일, L max norm
4. Cosine Similarity (코사인 유사도)
두 벡터가 이루는 각도를 통해 유사도를 측정
두 벡터가 이루는 각이 작을 수록 유사도가 높은 것이고, 각이 클수록 유사도가 작음
벡터의 크기를 고려하지 않음
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