거리 기반 모델은 숫자 범위가 큰 특성에 끌릴 수 있어 단위를 맞추면 이웃 선택이 달라질 수 있습니다.
중학생 이상게시 2026-11-07읽기·실험 약 12분확인 문제 2개규칙 기반 실행한국논리학협회 자체 제작제작·검수 LTCT 편집부
사람과 공식 올리가 같은 좌표판 위에서 숫자 단위가 거리에 미치는 영향을 함께 살핍니다. · 한국논리학협회 · AI 생성 배경 · 공식 올리 원본오늘의 질문
같은 세 점인데 y축의 단위만 바꾸면 최근접 이웃의 답이 달라질 수 있을까요?
원래 단위에서는 B가 가깝지만 y값을 100분의 1로 바꾸면 A가 가까워지는 거리 계산 비교. · 한국논리학협회 자체 제작그림 크게 보기 ↗01
거리는 숫자의 크기를 그대로 받는다
질의점 Q=(0,0), 후보 A=(1,100), B=(4,0)을 생각해 봅시다. 원래 수치로 유클리드 거리를 계산하면 Q-A는 √(1²+100²)≈100.005이고 Q-B는 4이므로 B가 더 가깝습니다.
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y축의 측정 단위를 바꿔 보자
y값을 100으로 나눠 같은 상황을 더 큰 단위로 표현하면 A=(1,1), B=(4,0)이 됩니다. 이제 Q-A는 √2≈1.414이고 Q-B는 4라서 A가 더 가깝습니다. 관측 대상은 같지만 거리 계산에 들어간 숫자 척도가 달라져 이웃이 뒤집혔습니다.
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스케일링은 자동 정답이 아니다
scikit-learn 문서는 KNN처럼 거리를 쓰는 방법에서 큰 범위의 특성이 결과를 지배할 수 있음을 보여 줍니다. 그렇다고 모든 특성을 항상 같은 방식으로 바꾸는 것이 옳다는 뜻은 아닙니다. 단위, 이상치, 학습 데이터만으로 변환값을 정해야 하는지까지 확인해야 합니다.
직접 확인하기 · 규칙 기반 실행
y축 배율로 최근접 이웃 바꾸기
Q=(0,0) · A=(1,100) · B=(4,0)
A까지 100.005 · B까지 4.000
현재 최근접 이웃: B
배율은 관측 대상을 바꾸지 않지만 거리 계산에 들어가는 숫자의 척도를 바꿉니다.
관계를 읽고, 다른 상황에 적용하기
두 문제로 생각 확인
두 문제의 답을 모두 선택하면 해설을 볼 수 있습니다.
나의 설명으로 마무리
오늘 발견한 관계
저장 위치를 확인하고 있습니다…
출처와 제작 안내
원문을 참고해 설명·도표·문항·실험을 새로 작성했습니다. 별도 표시가 없는 사례와 수치는 학습을 위한 가상 예시입니다. 원문 번역이나 실제 모델의 성능 평가 자료가 아닙니다.
