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Distanzmetriken unterscheiden

Es ist wichtig, die feinen Unterschiede zwischen der Manhattan-, euklidischen und Minkowski-Distanz zu erfassen. Ihre korrekte Anwendung sorgt für die bestmögliche Leistung von Ausreißer-Klassifikatoren auf unterschiedlichen Datensätzen.

Erinnere dich an die Formel: Durch Ändern des Parameters p wechselst du zwischen euklidischer, Manhattan- und weiteren Graden der Minkowski-Distanz.

Die Formel zur Berechnung der Minkowski-Distanz.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Anomalieerkennung mit Python

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