6. Metrik für multidimensionale Daten

Um Objekte, Zustände oder Vorgänge durch Daten zu repräsentieren, müssen große Mengen von Messwerten erfasst und jeder einzelne einer Dimension im multidimensionalen Raum zugeordnet werden. Die Anzahl der Dimensionen bei der Darstellung der Daten kann sehr groß werden, der Rechenaufwand zur Distanzberechnung nimmt mit der Dimensionalität zu und die Rechengenauigkeit ab. Diese Rechenungenauigkeit macht sich bereits bei etwa hundert Dimensionen bemerkbar. Um diesem Effekt entgegenzuwirken, muss bei NN-Verfahren eine Metrik gewählt werden, die die Ungenauigkeiten zur Berechnung der Distanzen vermeidet oder zumindest minimalisiert. Zunächst werden in diesem Kapitel die Probleme anhand von Untersuchungen, die in der Fachliteratur zu dem Thema durchgeführt und diskutiert wurden, erörtert und Maßnahmen genannt, die eine ausreichend genaue Ermittlung der Größen zur Klassifizierung gestatten.