히트 클러스터링: 두 판 사이의 차이

138 바이트 추가됨 ,  2023년 5월 17일 (수)
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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)