변수 간 상관관계와 척도 차이를 공분산행렬로 함께 반영하는 거리 측도는? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회
변수 간 상관관계와 척도 차이를 공분산행렬로 함께 반영하는 거리 측도는?
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마할라노비스(Mahalanobis) 거리
2
자카드(Jaccard) 거리
3
체비셰프(Chebyshev) 거리
4
맨해튼(Manhattan) 거리
해설
마할라노비스 거리는 공분산행렬의 역행렬을 곱해 변수 간 상관과 분산(척도) 차이를 함께 보정한다.
변수들이 서로 독립이고 분산이 1이면 유클리드 거리와 같아진다.
- 맨해튼: 좌표 차 절댓값의 합으로 상관을 반영하지 않는다
- 자카드: 이진·집합 자료의 유사성을 재는 측도이다
- 체비셰프: 좌표 차 절댓값 중 최댓값을 쓴다
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