非パラメトリック測定前処理技術は、データに対する構造を与えることで、モデルの最終的な成果に影響を与えるためです。通常、機械学習モデルは訓練データからタスクを解決しようとしますが、その性能や計算コストを改善するためには、適切な事前条件付けが必要です。例えば、異なるクラス内の要素は非常に似ている可能性が高く、異なるクラス間の要素は互いに大きく異なっている場合があります。このような特性を考慮して測定前処理手法を使用することで、アルゴリズムが適切な最終的な学習エージェントへ収束する確率を高められます。