• Pairwise distance learning

La tesi si concentra sull'applicazione delle pairwise distances per la classificazione di un dataset. Questo approccio prevede la costruzione di un modello di un albero regressore, in cui la variabile target è una misura di distanza, specificamente la distanza euclidea. La metodologia mira a sfruttare la struttura gerarchica dell'albero per sviluppare un framework di classificazione basato sulle distanze, offrendo una prospettiva che mira ad un'apertura verso l'explainability, innovativa per i compiti di classificazione dei dataset.