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히트 클러스터링: 두 판 사이의 차이
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* <math>L^1</math> 거리 (Manhattan-Taxicab Distance) | * <math>L^1</math> 거리 (Manhattan-Taxicab Distance) | ||
<math>D_{L^1} = \left| \sum_i{\left(V_i - W_i \right)^2} \right|</math> | |||
* <math>L^2</math> 거리 (Euclidean Distance) | * <math>L^2</math> 거리 (Euclidean Distance) | ||
<math>D_{L^2} = \sqrt{\sum_i{\left(V_i - W_i \right)^2}}</math> | |||
* <math>L^p</math> 거리 (Minkowski Distance) | * <math>L^p</math> 거리 (Minkowski Distance) | ||