Distanz- und Ähnlichkeitsmaße

Zusammenfassung

Für das maschinelle Lernen sind Begriffe wie Distanz und Ähnlichkeit bei der Erstellung der mathematischen Modelle von entscheidender Bedeutung. Durch die Anwendung unterschiedlicher Metriken zur Bestimmung der Punktabstände und die Erkenntnisse der letzten Kapitel bekommt der Begriff Distanz einen neuen Interpretationsspielraum. Es stehen neue Freiheitsgrade bei der Gestaltung der Modelle zur Verfügung. Die Datenpunkte können im hochdimensionalen Raum gespeichert werden und charakteristische Information tragende Punktehäufungen sind auf bestimmte Kriterien prüfbar, um zu klären, ob sie als Erkennungsmerkmal geeignet sind oder nicht. Beispielsweise kann als Ähnlichkeitsmaß eine Proximitätszahl darauf hinweisen, wie ähnlich zwei Objekte im multidimensionalen Raum sind. Dies bietet die Möglichkeit, festzustellen, ob Objekte sicher unterschieden werden können, um die Voraussetzungen für Modelle zu schaffen, deren Anwendung eine genaue und zuverlässige Klassifikation liefert.