ai-assistants

Что скрывают в себе меры расстояния: от kNN и k‑means до стилометрии

Представим, что kNN отнес новую точку к некоторому ближайшему классу. Все просто и знакомо. Однако привычная схема скрывает интересную недосказанность. Какие именно признаки сделали выбранный класс ближе? Возможно, почти всю разницу дал сигнал от одной координаты, возможно это вклад весьма конкретного набора координат, который можно интерпретировать как устойчивый признак более высокого порядка, а может, эти вклады распределены почти равномерно? На самом деле ответить на вопросы выше довольно легко. Для этого достаточно сохранить слагаемые, из которых получилось расстояние, перед тем, как «затирать» их суммированием.