Uzaktan önlemler denetimsiz öğrenmede temel araçlardır, veri noktaları arasındaki benzerlikleri veya farklılıkları değerlendirmelerini sağlar. kümeleme, boyutsal azaltmayı ve anomali algılama süreçleri etkileyebilir. Bu önlemler nasıl hesaplanır ve uygulanır makine öğrenme modellerinin etkinliğini anlamak yardımcı olur.

Common Distance Measures

Birkaç mesafe önlemi denetimsiz öğrenmede yaygın olarak kullanılır. Seçim veri türüne ve özel uygulamaya bağlıdır.

  • [FONT:0]Euclidean Uzaktan: Uzaydaki iki nokta arasındaki düz mesafeyi hesaplar.
  • [FONT:0]Manhattan Distance:[Dönetici:[Döneme: 0,3) Boyuttaki mutlak farklılıkları özetliyor.
  • [FONT=0]Cosine Benzerlik:[Dönetici:[Dönetici:0) Evaluates iki vektör arasındaki açının eşini, aynı zamanda benzerliğini gösteren.
  • [FONT=0)Jaccard Index:[Dönemli setler arasındaki benzerliği, ikili veya kategorik veriler için faydalı.

Uzaktan Önlemlerin Hesaplamaları

Hesaplamalar, koordinatlar ile (x[FLT: 4) arasındaki mesafeye bağlı olarak değişir.[D) ve (x))

√((x)2))[FLT: 4)) + (y[FLT: 6)

Diğer önlemler kendi formülleri vardır, genellikle dikişleri veya özelliklerin oranları içerir.

Uzaktan Önlem Uygulamaları Uygulamaları

Uzaktan önlemler çeşitli denetimsiz öğrenme görevlerinde kullanılır:

  • [FONT:0)Clustering:[Dönetici:[Döneticiler K-means gibi mesafe hesaplamalarına benzer veri noktalarına güveniyor.
  • [FONT:0)Dimensionality Re:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici: 0,4][/FONT)) Veri yapısını daha düşük boyutlarda korumak için mesafeler kullanır.
  • [FONT:0)Anomaly Tespit:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici: · 1 ) Tipik veri kümelerinden uzaklara dayanan insanları belirtir.