Какие существуют способы оптимизации расчетов евклидовых расстояний в алгоритмах машинного обучения?

Некоторые способы оптимизации расчётов евклидовых расстояний в алгоритмах машинного обучения:

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