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Manhattan 거리 직접 계산하기

Euclidean 거리는 매우 널리 쓰이지만, 차원이 두세 개를 넘어가면 잘 확장되지 않는 경우가 많아요. 이런 상황에서는 대안으로 manhattan 거리를 사용할 수 있습니다. 특히 범주형 특성이 많은 데이터셋에서 매우 잘 작동한다는 장점이 있어요.

표준 별칭 np로 불러온 NumPy를 사용해 manhattan 거리를 수동으로 계산해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 이상치 탐지

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연습 안내

  • MN의 각 원소 차이에 대한 절댓값을 구하세요.
  • 차이의 합을 구해 최종 manhattan 거리를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

M = np.array([14, 17, 18, 20, 14, 12, 19, 13, 17, 20])
N = np.array([63, 74, 76, 72, 64, 75, 75, 61, 50, 53])

# Subtract M from N and find the absolute value
abs_diffs = ____

# Calculate the final manhattan distance
manhattan_dist_MN = ____

print(manhattan_dist_MN)
코드 편집 및 실행