Norm?
- 백터에서의 길이 혹은 크기를 측정하는 방법이다.
- norm이 측정한 벡터의 크기는 원점에서 벡터 좌표까지의 거리라고 한다.
- 이 공식에서 P는 norm의 차수를 의미하며, p가 1이면 L1 norm이고, p가 2면 L2 norm이다.
L0 Norm
- 실제로는 norm이 아니다.
- 벡터의 0이 아닌 요소의 총 갯수에 해당한다.
- ex) v(0,0), v(0,2)의 L0 norm의 개수 : 1개 (0이 아닌 element 개수를 쓰면 됨)
L1 Norm
- Taxicab Norm 또는 manhattan Norm이라고 한다.
- 백터 요소에 대한 절댓값의 합
- 요소의 값 변화 파악할 수 있다.
- L1 regularization과 computer vision 분야에서 사용한다.
L2 Norm
- Euclidean norm이라고 불림(n차원 좌표평면에서의 벡터의 크기를 계산)
- 한 지점에서 다른 지점으로 갈 때의 가장 짧은 거리를 측정
- L2 regularization, KNN알고리즘, K-means 알고리즘에서 사용
- 결과값이 왜곡될 가능성 있음
출처
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