Ang mga pamamaraan sa distansiya ay mahahalagang kasangkapan sa hindi mapigil na pagkatuto, na nagpapangyari sa mga algorithm na suriin ang mga pagkakatulad o pagkakaiba sa pagitan ng mga punto ng datos.Naiimpluwensiyahan nito ang pagkokumpol, pagbabawas ng dimensiyon, at mga proseso ng pagtutop na may diperensiya sa konklusibo.Ang pag-unawa kung paano kinakalkula at inilalapat ang mga hakbang na ito ay tumutulong sa pag-aaral ng mga modelo ng makina.

Karaniwang mga Hakbang sa Distansiya

Ang ilang mga hakbang sa distansiya ay malawakang ginagamit sa hindi pa nakukukupas na pagkatuto. ang pagpili ay depende sa uri ng datos at sa espesipikong aplikasyon.

  • [Euclidean Distance: Ang tuwid na-line na distansiya sa pagitan ng dalawang mga punto sa kalawakan.
  • Manihattan Distance: Nasusukat ang distansiya batay sa mga grid-tulad ng mga landas, na bumubuo ng mga ganap na pagkakaiba sa mga dimensiyon.
  • Cosine Astridad: Ang sklusibo ng anggulo sa pagitan ng dalawang vector, na nagpapahiwatig ng kanilang oryentasyong pagkakatulad.
  • [Card Index: Nasusukat ang pagkakatulad sa pagitan ng mga takdang set, na magagamit para sa binary o kategorikal na datos.

Mga Pagkalkula sa Distansiya

Ang mga kalkulasyon ay nagkakaiba depende sa sukat. Halimbawa, ang Euclidean distance sa pagitan ng mga punto A at B na may mga coordinate (x, ⁇ [[[[[T:[[[[[[[T][[[[CL][[[[[2]:[2][[2][2][[T][[[2][[[T][[[[[[T]]:[[T][[[[[[[[2]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[C]]]]]]]]]]]]]]]]]

[[[[[[[[0]][ - x[[[)[[[2 ⁇ [[[T:[[T][[[[[[[[2][[[[[[[[[[[[[[[[[]][[[[[T][[[[[[[T]][[[[[T][[[[[[]]][[[[[T]][[[[[[[[[[[[[[[]]]]]][[[[[[[[[[[[[]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]

Ang ibang mga hakbang ay may sariling mga pormula, kadalasang kinasasangkutan ng mga buod o mga tumbasan ng mga katangian.

Mga Gamit ng Distansiya

Ang mga paraan sa distansiya ay ginagamit sa iba't ibang di - nababakurang gawain sa pagkatuto:

  • [[Pangasiwaan: Ang mga Algorithm tulad ng K-chance ay umaasa sa mga random ng distansiya sa pangkat ng mga katulad na puntong datos.
  • Ang Dimensiyonalidad Reduction: Ang mga pamamaraan tulad ng t-SNE ay gumagamit ng mga distansiya upang mapanatili ang istraktura ng datos sa mas mababang dimensiyon.
  • Anatomaly Influenction: Ang mga outdificials batay sa kanilang layo mula sa karaniwang mga data lot.