Als «k-nearest-neighbour» getaggte Fragen

k-Nearest-Neighbor-Klassifizierer Diese Klassifizierer sind speicherbasiert und erfordern kein Modell, um angepasst zu werden. Wenn ein Abfragepunkt x0 gegeben ist, finden wir die k Trainingspunkte x (r), r = 1, ..., k, die in der Entfernung von x0 am nächsten liegen, und klassifizieren dann unter Verwendung der Mehrheitsabstimmung unter den k Nachbarn.

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Unterschiedliche Ergebnisse nach Neigungsbewertung in R.
Ich habe Prospensity Score Matching durchgeführt (in R mit dem R-Paket "Matchit"). Ich habe die Matching-Methode "nächster Nachbar" verwendet. Nach dem Matching verglich ich die Behandlung und die Kontrollgruppe hinsichtlich ihrer Ergebnisvariablen. Für diesen Vergleich habe ich t-Test verwendet. Ich entdeckte, dass sich nach jedem Matching-Verfahren die Ergebnisse des T-Tests …
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KNN-Parametereinstellung mit Kreuzvalidierung: Punkteziehung
Ich versuche, die KNN-Methode für die binäre Klassifizierung zu verwenden. Wenn ich versuche, den besten 'k'-Parameter zu finden (die Anzahl der Nachbarn, die der Algorithmus betrachtet), trainiere ich ein Modell in meinem Trainingssatz und überprüfe seine Genauigkeit in einem separaten Validierungssatz, den ich mit meinen Daten erhalten habe. Dieser Validierungssatz …
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Generieren eines hochdimensionalen Datensatzes, bei dem der nächste Nachbar bedeutungslos wird
In der Zeitung " Wann ist 'Nächster Nachbar' sinnvoll? " Lesen wir das: Wir zeigen, dass sich unter bestimmten allgemeinen Bedingungen (in Bezug auf Daten- und Abfrageverteilungen oder Arbeitsbelastung) mit zunehmender Dimensionalität die Entfernung zum nächsten Nachbarn der Entfernung zum entferntesten Nachbarn nähert. Mit anderen Worten, der Kontrast in Abständen …
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Wie kann ein Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen am besten bewertet werden?
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …
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