Nearest Centroid (Manhattan 거리)

58번 과 구조는 같지만 거리 함수를 L1 (맨해튼) 으로. 이상치에 덜 민감 · 희소 특성(sparse features) 에서 더 안정적.

무엇이 다른가

• L2: $\|x - \mu_c\|_2 = \sqrt{\sum_d (x_d - \mu_{c,d})^2}$ — 제곱 → 큰 차이 강조
• L1: $\|x - \mu_c\|_1 = \sum_d |x_d - \mu_{c,d}|$ — 선형 → 큰 차이 덜 강조

또한 centroid 자체도 바꾸는 게 이론적으로 더 올바릅니다: L1 centroid는 median (Weber 문제). 하지만 이 문제에선 교육 목적상 mean centroid 그대로 두고 거리만 L1 로 사용.

과제

함수 predict_nearest_centroid_l1(X_train, y_train, X_test) 를 완성하세요.

• 구조는 58과 동일, 거리만 L1.
• 반환: (M,) 정수.

테스트 케이스

#	이름	검증
1	shape (M,)
2	잘 분리된 2 클래스 → 100%
3	3 블롭 ≥ 0.95
4	L1 이 실제로 사용됨	극단 한 축 이상치 시나리오에서 L2 와 다른 예측