꿈라CBT다음 <보기>에서 설명하는 거리 측도로 가장 적절한 것은?
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변수들 사이의 상관관계와 각 변수의 분산을 함께 고려하여, 자료의 공분산 구조를 반영한 거리를 계산한다.
변수의 척도가 서로 다르거나 변수들이 강하게 상관되어 있을 때 유클리드 거리의 한계를 보완할 수 있으며, 다변량 이상값 탐지에도 활용된다.
- 1유클리드 거리(Euclidean Distance)
- 2맨해튼 거리(Manhattan Distance)
- 3자카드 거리(Jaccard Distance)
- 4마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)