Introduction to Distance Metric Learning

課程: 論文研討(一)

日期 : 2012/12/21

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研一 辛彥德

演講者 : 海洋大學資訊工程學系 張欽圳

根據資料性質的不同，必須此用不同的距離量測方式。當觀察值彼此間的距離值愈小，則表示兩個觀察體在某方面的相似性程度愈高，反之則表示相似性程度愈低。例如：資料集是屬於二元變數資料時，若將資料以連續型的資料來計算距離矩陣並不適當，必須依據各觀察值是否具有變數所定義的屬性來衡量觀察值間的相似程度，以利進行集群分析。資料相似度的比對在很多方面上都有所運用，像是影像辨識，物體辨識，簽名辨識等。希望未來能發展得更好。