اقدامات فاصله ابزار ضروری در یادگیری بدون نظارت است، الگوریتم ها را قادر می سازد تا شباهت ها یا تفاوت های بین نقاط داده را ارزیابی کنند.آنها بر خوشه بندی، کاهش ابعاد و فرآیندهای تشخیص ناهنجاری تاثیر می گذارند. درک اینکه چگونه این اقدامات محاسبه شده و اعمال می شوند کمک می کند تا اثربخشی مدل های یادگیری ماشین را بهبود بخشد.

اندازه های فاصله مشترک

چندین اقدام فاصله به طور گسترده ای در یادگیری بدون نظارت استفاده می شود.انتخاب بستگی به نوع داده و کاربرد خاص دارد.

  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱۰]] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۲] [۲] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵]] [۵] [۵] [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر روی [بر [بر [بر روی [بر روی [بر روی [بر روی [بر [بر [بر روی] فاصلهٔ] فاصلهٔ] [بر روی [بر روی [۲] فاصلهٔ] [بر [بر روی [بر روی [بر روی [بر روی [بر روی [بر روی [بر
  • [[۱] [۱۰] فاصله ی منتتان را اندازه گیری می کند؛ [۱۰] [۱۰] [۱] فاصله ی آن بر اساس مسیرهای شبکه ای مانند، خلاصه کردن تفاوت های مطلق در ابعاد.
  • [[۱] [۱۰] شباهت های مشابه: [۱۰] [۱۰] [۱] [۱]]، نشانه های شباهت جهت گیری آنها را بررسی می کند.
  • شاخص کارت: شباهت بین مجموعه های متناهی، مفید برای داده های باینری یا کاتورالیک اندازه گیری می کند.

محاسبه های فاصله

و در این میان، اختلاف و اختلاف میان میان آیات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و آیات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و روایات و

[[ویرایش] [[[ویرایش] [[[ویرایش]] [[[ویرایش]]] [[[[ویرایش]]] [[[ویرایش]] [[[ویرایش]] [2 ] [FLT] [2 ] [2 ] [2 ] [2 ] ] [ [ ] ] [ [ ] ] [ [ ] [ ] [ ] [ ] [ [ ] [ [ ] [ [ ] [ ] [ [ [ [ ] ] ] ] [ [ [ [ ] ] ] ] ] [ [ [ ] ] ] [ [ [ [ [ ] ] ] ] [ [ [ [ ] ] ] ] ] [ [ [ [ ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ ] ] [ [ [ [ [ ] ] ] ] ] [ [ [ ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ [ ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ]

اقدامات دیگر فرمول های خود را دارند، که اغلب شامل خلاصه یا نسبت ویژگی ها می شود.

برنامه های کاربردی از فاصله

اقدامات فاصله در وظایف مختلف یادگیری بدون نظارت استفاده می شود:

  • {FLT:1} الگوریتم هایی مانند K-means به محاسبات از راه دور به گروه های داده های مشابه متکی هستند.
  • کاهش تنوع: تکنیک هایی مانند t-SNE از فاصله برای حفظ ساختار داده در ابعاد پایین تر استفاده می کنند.
  • تشخیص و تشخیص ناهنجاری: [FLT 1] تشخیص داده شده بر اساس فاصله خود را از خوشه های داده معمولی.