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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
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machine-learning - tsne メソッドがユークリッド距離を使用して高次元データの類似度を計算するのはなぜですか?
chebychev 距離や Manhatten 距離などの他の距離メトリックを試しましたが、これらはすべて Matlab の tsne に実装されています。それらのいくつかは、ユークリッド距離メトリックと同じ優れたパフォーマンスを達成します。tsne が常にユークリッド距離を使用して距離を計算する理由についていくつか質問があります。他の距離メトリックと比較して、この距離メトリックに利点はありますか? 誰かが私の問題を解決するのを手伝ってくれることを願っています。前もって感謝します！