마할라노비스 거리 계산기
마할라노비스 거리를 계산하려면 점, 평균, 공분산 값을 입력하세요.
결과
사용 방법
- 위 입력란에 값을 입력하세요.
- 계산을 누르면 결과가 즉시 표시됩니다.
- 공유 버튼으로 결과 링크를 복사하세요.
이 계산기 정보
마할라노비스 거리는 한 점이 분포의 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내지만, 일반적인 유클리드 거리와 달리 분포의 공분산 행렬로 나누어 변수 사이의 상관과 퍼짐을 반영합니다. D² = (x − μ)ᵀ Σ⁻¹ (x − μ)입니다. 데이터가 많이 변하는 방향으로 멀리 떨어진 점은 데이터가 거의 변하지 않는 방향으로 같은 거리만큼 떨어진 점보다 덜 특이한 것으로 취급됩니다.
그래서 이 거리는 다변량 이상치와 이상 탐지, 군집 분석, 품질 관리, 분류의 표준 도구입니다. 예를 들어 사기 거래를 걸러내거나, 불량 센서 측정값을 찾아내거나, 머신러닝 파이프라인에서 새 관측값이 학습 데이터셋에 비해 얼마나 전형적인지 측정하는 데 쓰입니다.
이 계산기는 두 변수로 된 점, 분포의 평균, 그리고 2×2 공분산 행렬을 입력받아 마할라노비스 거리를 바로 계산합니다. 통계학자, 데이터 과학자, 다변량 통계를 배우는 학생은 손으로 계산한 값을 검증하거나 통계 소프트웨어의 출력을 점검하는 데 사용합니다.
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