Abstrakt. Statistiska inlärningsalgoritmer är ofta beroende av det euklideiska avståndet. I praktiken kan icke-Euklidiska eller icke-metriska olikhetsåtgärder uppstå när konturer, spektra eller former jämförs genom att redigera avstånd eller som en följd av robust objektmatchning [1, 2]. Det är en öppen fråga om sådana åtgärder är fördelaktiga för statistisk inlärning eller om de bör begränsas till att lyda de metriska axiomen. K-nearest granne (NN) regel tillämpas i stor utsträckning på allmänna olikhetsdata som den mest naturliga metoden. Det finns alternativa metoder som inbäddar sådana uppgifter i lämpliga representationsutrymmen där statistiska klassificeringar konstrueras [3]. I detta dokument undersöker vi förhållandet mellan icke-Euklidiska aspekter av olika data och klassificeringsprestandan för den direkta NN-regeln och vissa klassificerare som är utbildade i representationsutrymmen. Detta utvärderas på en parameteriserad familj av redigera avstånd, där parametervärden styr styrkan i nonEuclidean beteende. Vår slutsats är att den diskriminerande effekten av denna åtgärd ökar med ökande icke-Euklidiska och icke-metriska aspekter tills en viss optimal uppnås. Slutsatsen är att statistiska klassificeringar fungerar väl och att de optimala värdena för parametrarna kännetecknar ett icke-Euklidiskt och något icke-metriskt mått.
Även om de flesta statistiska mönsterigenkänning tekniker bygger på Euclidean avstånd, kräver man ofta icke-Euclidean och icke-metrisk likhet särskilt när konturer, spektra eller former jämförs, för robusta objekt som matchar REF.
Non-Euclidean or non-metric measures can be informative
{'venue': 'SSPR/SPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}