Abstandsbasierten

Abstandsbasiertes Verfahren bezeichnet Ansätze in Statistik, Mustererkennung und maschinellem Lernen, die Abstände oder Ähnlichkeiten zwischen Objekten nutzen, um Aufgaben wie Klassifikation, Clustering oder Information Retrieval zu lösen. Sie arbeiten typischerweise mit einer Distanz- oder Ähnlichkeitsmatrix und stützen sich stärker auf Paarbeziehungen als auf explizite Modellannahmen über Merkmalsverteilungen.

Zentrale Konzepte sind Distanzmetriken (z. B. euklidisch, Manhattan, Kosinus), Distanzräume und die Konstruktion von Distanzmatrizen. Oft werden Merkmale in einen geeigneten Vektorraum transformiert oder direkt auf Abständen operiert. Typische Beispiele sind k-Nearest-Neighbors-Verfahren, distance-based Clustering-Verfahren wie DBSCAN und hierarchische Clusterung.

Anwendungsfelder finden sich in der Mustererkennung, Bild- und Textverarbeitung, Biologie, Geoinformatik und Recommendation-Systemen. Vorteile liegen in der Nichtparametrik und der Flexibilität gegenüber komplexen Datenstrukturen; Nachteile betreffen die Wahl des Distanzmaßes, Skalierbarkeit und den Rechenaufwand bei großen Datensätzen, insbesondere aufgrund quadratischer Distanzberechnungen.

Zentrale Herausforderungen umfassen die Bestimmung eines geeigneten Distanzmaßes, die Anpassung an unterschiedliche Skalen der Merkmale, Vorverarbeitungsschritte zur Normalisierung sowie Strategien zur Reduzierung des Rechenaufwands und zur Bewältigung der Fluch der Dimensionalität. Abstandsbasierten Ansätzen bieten eine robuste Option, wenn Merkmalsräume schwer zu modellieren oder zu interpretieren sind.