В каких ситуациях целесообразно использовать метрические алгоритмы классификации?

Метрические алгоритмы классификации целесообразно использовать в ситуациях, когда измерять степень сходства объектов проще, чем формировать их признаковые описания. www.machinelearning.ru

Такие ситуации часто возникают при распознавании изображений, временных рядов или символьных последовательностей. www.machinelearning.ru Например, гораздо легче сравнить две фотографии и сказать, что они принадлежат одному человеку, чем понять, на основании каких признаков они схожи. www.machinelearning.ru

Также метрические алгоритмы подходят для задач, в которых сложно сформулировать набор признаков, но легко сравнивать объекты (пример: сравнительная геномика). edu.mmcs.sfedu.ru

Ещё одна особенность метрических алгоритмов — возможность интерпретировать классификацию объекта путём предъявления пользователю ближайшего объекта или нескольких. www.machinelearning.ru Прецедентная логика работы алгоритма хорошо понятна экспертам в таких предметных областях, как медицина, биометрия, юриспруденция. www.machinelearning.ru

Выбор ситуации для использования метрических алгоритмов классификации зависит от конкретных задач и условий.