편집거리 개념 편집거리 알고리즘(Levenshtein Distance)는 두 개의 문자열 간의 편집거리를 측정하는 알고리즘 입니다. 편집 거리는 문자열을 다른 문자열로 변경하는데 필요한 최소한의 삽입, 삭제 및 대체 작업 수를 나타냅니다. 편집거리 알고리즘은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있는데 맞춤법 검사, 음성 인식, 텍스트 유사성 측정 등에서 사용됩니다. 알고리즘 설명 위 예시는 편집거리를 계산하는 것을 보여주는 예시로 비(rain)와 빛나다(shine)로 설명을 합니다. 우선 rain을 shine으로 변환하려면 r을 s로 바꾸고, a를 h로 바꾸고 e를 삽입합니다. 고로 이 편집거리는 3입니다. 기차(rain)와 빛나다(shine)에 대해서 작업을 하게 된다면, shine앞에 t를 붙이고, s를..
해밍 거리(Hamming Distance)는 리차드 웨슬리 해밍이라는 수학자가 만든 같은 크기를 가진 데이터를 놓고, 같은 위치에 있는 값들끼리 비교를 하는 매우 직관적인 알고리즘이다. 해밍거리 예시 "머신러닝"과 "머신건"이 얼마나 유사한지 해밍 거리로 비교를 해보자. 머 신 러 닝 머 신 건 O O X X 위와 같이 총 2개가 유사하고, 2개는 다르기에 둘간의 거리는 즉 2가 된다. 여기서 머신건은 3글자이고 머신러닝은 4글자이기 때문에 부족한 글자는 공백으로 치환을 하고 계산을 해야 한다. 계산을 할 때 공백을 추가하지 않을 경우 에러가 발생된다. 글자수가 다를 경우 에러 화면 Traceback (most recent call last): File "E:/Python/Post/similar/hamm..
