반응형 SPARK1 내배캠 TIL 48일차 클러스터링 강의 1. 거리 1) 유클라디안 거리. - 통상적인 최단거리. 2) 맨해튼 거리. - 좌표 차의 합. 3) 민코프스키 거리. - 1), 2)를 결합하여 동시에 나타낸 것. 4) 코사인 거리. - 두 벡터 사이의 세타값에 따른 유사도를 구함. - 코사인 유사도(SIM) = 내적 / 두 벡터 의 크기의 곱. - 코사인 거리 = 1 - SIM 5) 자카드유사도. - 두 벡터의 성분에 대해 합집합에 대한 교집합의 비율. - 넘파이 모듈을 통해 계산할 때에는 사용되는 array의 크기가 같아야 한다 2. 벡터와 행렬의 연산. (1) np.dot. - 단순한 벡터(행렬)의 곱셈 연산. - 1차원 배열의 경우에는 broadcating이라는 법칙을 따름. - 다차원 배열(행렬)의 경우에는 행렬의 곱셈을 위한.. 2024. 3. 19. 이전 1 다음 반응형
