Почему евклидово расстояние остается одной из самых важных метрик в машинном обучении?

Евклидово расстояние остаётся одной из важных метрик в машинном обучении по нескольким причинам:

• Универсальность. aigents.co Евклидово расстояние легко расширяется для работы с данными в многомерном пространстве. aigents.co
• Возможность определения схожести. aigents.co Расчёт евклидова расстояния позволяет узнать, насколько похожи две точки данных, и использовать это сходство для прогнозирования или группировки наблюдений. aigents.co
• Применение в различных алгоритмах. aigents.co Метрики расстояния, в том числе евклидово, используются во многих алгоритмах машинного обучения, таких как K-ближайшие соседи, методы кластеризации и векторного поиска. aigents.co habr.com
• Учёт корреляций между переменными. habr.com Это делает евклидово расстояние более точным при анализе многомерных данных. habr.com
• Инвариантность к масштабу. habr.com Это позволяет использовать евклидово расстояние для данных с различными единицами измерения. habr.com