MahD에서는 Variance-covariance Matrix를 쓰지만, 여기선 Variance만 쓴다.

개별 표준화를 쓰는 셈이다.

표준화/정규화는 기계 학습 모델을 구축할 때 전처리 단계에서 사용된다.

SED는 변수를 모두 1과 동일한 분산을 갖도록 변환하고 평균 주위의 feature을 을 Centralize함으로써 수행된다.

SED는 다음과 같이 표현할 수 있다.

$$ d(x,y) = \sqrt{\sum^r_{i=1}\left(x_i - y_i\over \sigma_i \right)^2} $$

where $\sigma_i$ is the standard deviattion of $x_i - y_i$.