Correlation coefficient and Euclidean distance 이산확률변수 \(X\) , \(Y\) 를 가정하다. 이때 \(X=x_i\), \(Y=y_i\) 의 확률은 모두 \(1/n\) 으로 균일하다고 가정해보자. 그리고 이산확률변수 \(X\) 와 \(Y\) 를 모두 평균 \(0\), 분산 \(1\) 로 표준화하여, 새로운 확률 변수 \(X^*\) 와 \(Y^*\) 을 만들자. \[X^* = \frac{X-\mu_X}{\sigma_X}\] \[x_i^* = \frac{x_i-\sum_i x_i /n}{\sum_i (x_i-\sum_i x_i)^2 /n}\] 확률변수 \(Y\) … 두 변수의 상관계수와 유클리드 거리 계속 읽기