Некоторые способы оптимизации расчётов евклидовых расстояний в алгоритмах машинного обучения:

• Нормализация данных. 1 Это необходимо, чтобы при вычислении евклидовых расстояний не доминировали наборы чисел с большими диапазонами. 1 Для нормализации используют, например, минимаксную нормализацию, центрирование, стандартизацию и масштабирование до единичной длины. 1
• Уменьшение размерности данных. 3 С увеличением размерности усложняется нахождение двух конкретных точек близко друг к другу по каждой оси. 3
• Добавление дополнительных данных. 3 Это может быть решением, если для обработки данных требуется больше памяти или нет других вариантов. 3
• Использование других метрик расстояния. 3 Помимо евклидова расстояния, в качестве показателей расстояния в алгоритмах машинного обучения используют, например, расстояния Манхэттена, Минковского и Хэмминга. 3