Stack Building

Norm이란 선형대수학에서 벡터공간의 원소들에 일종의 '길이'를 부여하는 함수이다 ---위키백과 즉, '길이'를 부여함에 있어 어떤 종류의 정보에 의미를 두냐에 따라 종류가 구분된다. 1. 유클리디언 : 다차원 공간에서 두 점(p,q)간의 거리를 자로 잰거리다. 2. 마할라노비스 : 확률분포상의 거리 위와 같이 점A가 평균과 표준편차로 표현될 때 표준편차의 크기로 거리를 산정한다. 즉, 평균과의 거리가 표준편차의 몇배인지를 나타내는 값이다. A의 평균을 m, 공분산행렬을 C로 표시하였다. A의 경우 유클리디언 거리는 B가 더 가깝고 마할라노비스 거리는 C와 더 가깝다. 출처: https://tlaja.blog.me/220722933381