PyTorch 예제로 배우는 머신러닝 거리 함수 완벽 가이드
머신러닝에서 거리 함수(Distance Metric)는 데이터 간의 유사도 또는 차이를 수치적으로 표현하는 중요한 도구입니다. 이러한 거리 함수는 군집화 알고리즘(K-Means), 최근접 이웃 분류(KNN), 추천 시스템, 이상치 탐지 등 다양한 AI 분야에서 핵심적으로 활용됩니다. 본 글에서는 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용되는 주요 거리 함수 9가지(코사인, 유클리드, 마할라노비스, 헬링거, 자카드, 맨해튼, 상관계수, 다이스, 해밍 거리)에 대해 개념 설명과 PyTorch를 활용한 실습 예제를 통해 체계적으로 학습해 보겠습니다.1. 코사인 거리 (Cosine Distance)코사인 거리는 두 벡터 사이의 방향(각도)에 기반하여 유사도를 측정하는 방식으로, 벡터의 크기보다는 방향성이 ..
2025. 6. 15.
