유클리드 거리

클러스터링과 같은 비지도 학습 기법에서는 서로 다른 두 포인트 간 거리로 유사도를 정량화하는 방식을 많이 사용합니다. 그 중에서도 가장 흔히 사용하는 방식은 유클리드(Euclidean) 거리입니다. 유클리드 거리는 다차원 공간에 위치한 두 포인트 사이의 가장 짧은 거리를 의미합니다. 예를 들어, 2차원 공간의 두 포인트 A(1, 1)와 B(4, 4)의 거리를 계산해 봅시다.

▲ 그림 6-5 A와 B 사이의 유클리드 거리

A와 B 사이의 거리, 즉 d(A, B)를 구하려면 다음과 같이 피타고라스 정리를 사용하면 됩니다.

n차원 공간상의 두 포인트 A와 B 사이의 거리를 구하는 공식은 다음과 같습니다.