꿈라CBT데이터 간 거리(유사성) 측정 방법에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
- 1맨해튼 거리는 각 좌표 차이의 절댓값을 모두 더한 값으로, 격자형 도로를 따라 이동한 거리에 해당한다.
- 2민코프스키 거리는 m = 1이면 맨해튼 거리, m = 2이면 유클리드 거리가 되는 일반화된 거리이다.
- 3마할라노비스 거리는 변수 간 상관관계와 분산을 반영하기 위해 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 계산한다.
- 4코사인 유사도는 두 벡터의 크기(길이) 차이를 그대로 반영하므로, 같은 주제를 다루더라도 문서의 길이가 다르면 유사도가 크게 낮아진다.