Abstandsbasierte

Abstandsbasierte Verfahren beziehen sich auf Ansätze, die Abstände zwischen Objekten oder Beobachtungen als zentrales Kriterium verwenden. In der Praxis bedeutet dies oft, dass die Ähnlichkeit oder Nähe zweier Punkte über eine Distanzfunktion gemessen wird, sodass ähnliche Objekte nahe beieinander liegen. Der Begriff leitet sich vom Abstand ab und wird in verschiedenen Fachgebieten verwendet, darunter Mathematik, Informatik und Geowissenschaften.

Typische Anwendungsfelder finden sich in der Datenanalyse und Mustererkennung. Beispiele sind die K-nearest-neighbors-Klassifikation (KNN) und abstandsbasierte Clusterung wie DBSCAN. Auch geostatistische Verfahren nutzen Abstände, etwa bei der inversen Distanzgewichtung (IDW) zur Interpolation von Messwerten. In der Praxis dient der Abstand oft als Grundlage für Ähnlichkeitsbewertungen, Nachbarschaftsdefinitionen oder Gewichtungsmechanismen.

Weitere Einsatzbereiche reichen von Robotik und Computergraphik bis hin zu Kartografie, Ökologie und Verkehrsplanung. In all diesen Feldern spielt die Wahl der Distanzmetrik eine zentrale Rolle, ebenso wie die Frage, wie Merkmale skaliert oder gewichtet werden, damit der Abstand sinnvoll interpretiert wird.

Wichtige methodische Aspekte umfassen die Auswahl geeigneter Distanzfunktionen (zum Beispiel Euclid, Manhattan oder Mahalanobis), die Skalierung und Normalisierung von Merkmalen sowie den Umgang mit Hochdimensionalität. Vorteile der abstandsbasierten Ansätze sind oft eine intuitive Interpretation und Flexibilität, während Nachteile wie Empfindlichkeit gegenüber der Größenordnung der Merkmale, Abhängigkeit von der gewählten Metrik und erhöhter Rechenaufwand auftreten können.