Manhattan Distance의 Weighted 버전.

전체 크기에 따라 Weight를 조정해준다.

표준화 개념이 포함되어있다.

퍼지 클러스터링, 분류, 컴퓨터 보안 및 스팸 탐지 시스템 등.

ManD에 비해 Outlier에 좀 더 Robust하다.

r차원 공간에서의 CanD는 다음과 같이 정의된다.

$$ CanD(x,y) = \sum^r_{i=1}{|x_i-y_i|\over|x_i+y_i|},\\ \text{where } x=(x_1,...,x_r)^T\text{ and } y=(y_1,...,y_r)^T. $$

0과 1사이의 값으로 변환된다.

통계적 용어

• robust하다

  이상치에 영향을 적게 받는다.

• Smoothing하다

  미분가능하고, 연속이고, 부드러운 느낌

• sparse하다

  드물게 존재한다.

  0이 많은 데이터, 고차원 데이터, 결측 데이터 등등