728x90 코사인 유사도 장점1 유사도 Similarity / 거리 Distance 유클리드 거리(Euclidean distance): 두 점 / 직선 거리 맨해튼 거리(Manhattan distance): 두 점 수직/수평 거리 (블록거리같은 지리적 위치데이터를 측정할 수 있음) 코사인 유사도(Cosine similarity): 두 벡터 / 각도 / 주로 고차원 데이터에 적합 (각도라 차원의 영향을 받지 않음) 자카드 유사도(Jaccard similarity): 두 집합 / 공통 원소 비율 (영상처리) 매치 유사도(Match similarity): 문자열, 시퀀스 데이터 / 부분 문자열이 얼마나 일치하는지를 계산 (문자열 매칭, 검색) 편집 거리(Edit distance): 두 문자열 사이의 삽입, 삭제, 대체 연산의 최소 횟수를 계산 (음성인식, 문자열매칭) 이 중에서 유클리드 거리.. 2023. 3. 12. 이전 1 다음 728x90