他の距離関数でEuclidean距離を置き換えることでパフォーマンス向上可能か
他の距離関数でEuclidean距離を置き換えることでパフォーマンス向上可能か？
異なる距離関数を使用することによって、Euclidean距離の代替手段がモデルのパフォーマンス向上につながる可能性があります。例えば、Mahalanobis distanceやManhattan distanceなどの他の距離尺度は、特定のデータセットや問題領域においてより適した結果をもたらす場合があります。これらの代替手段は、特定のデータ構造や分布に対してより適切な表現方法を提供し、モデル全体の性能向上に貢献する可能性があります。