Віддалені заходи є важливими інструментами в непідконтрольному навчанні, що дозволяють алгоритмам оцінити схожість або відмінності між точками даних. Вони впливають на кластеризацію, зменшення розмірів і аномалісно-детекційні процеси. Розуміння того, як ці заходи розраховуються і застосовуються, допомагає підвищити ефективність моделей машинного навчання.

Загальні заходи дистанційного керування

Кілька заходів для дистанційного навчання широко використовуються в непідконтрольній навчанні. Вибір залежить від типу даних і конкретного застосування.

  • Euclidean Відстань: Розрахунок прямолінійної відстані між двома точками в космосі.
  • Манхатан Дистанцію: Заходи дистанції на основі сітчастих шляхів, що підбиває абсолютні відмінності по розмірам.
  • Козин Схожість: Оцінює козин кута між двома векторами, що вказують на їх орієнтацію схожість.
  • Jaccard Index: Заходи схожості між скінченними наборами, корисними для бінарних або категоричних даних.

Розрахунок дистанційних заходів

Розрахунок в залежності від вимірювання. Наприклад, відстань Euclidean між точками А і B] з координати (x1], y1) і (x2]2], y2]]2))) і (x2]

√((x2]] + (y2] - y12] + (y2] - y1)2]]])

Інші заходи мають власні формули, часто за участю підведення підсумків або співвідношення особливостей.

Застосування заходів дистанційних заходів

Проведено заходи щодо дистанційного навчання в різних задачах, які не відповідають вимогам:

  • Клюстеризація: Альгоритмс, як K-меани, спираючись на розрахунки дистанцій до груп аналогічних точок даних.
  • Дименсаційний показник: Методики, такі як t-SNE, що використовують відстані для збереження структури даних в нижніх розмірах.
  • Аномалія Детекція: Визначають зовнішні дії на основі їх дистанції від типових кластерів даних.