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问Weka IBk参数详细信息(distanceWeighting，meanSquared)
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Stack Overflow用户

提问于 2015-11-23 06:38:38

回答 1查看 636关注 0票数 0

我正在使用kNN算法进行分类。在weka中，它们为kNN提供了各种参数设置。我很高兴知道distanceWeighting，meanSquared。

在distanceWeighting中，我们有三个值(无距离加权，权重按1/距离，权重按1-距离)。这些价值观是什么?它们的影响是什么？

有人能把我驱逐出去吗？)

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-11-23 11:45:10

如果使用“无距离加权”，则数据点的预测值是所有k邻居的平均值。例如

# if values_of_3_neigbors = 4, 5, 6 
# then predicted_value = (4+5+6)/3 = 5

对于1/距离加权，每个邻居的权重与距离成反比。这个想法是:邻居越近，它对预测值的影响就越大。例如

# distance_to_3_neigbors = 1,3,5
# weights_of_neighbors = 1/1, 1/3, 1/5  # sum = 1 + 0.33 + 0.2 = 1.53
# normalized_weights_of_neighbors = 1/1.53, 0.33/1.53,  0.2/1.53 = 0.654, 0.216, 0.131
# then predicted_values = 4*0.654 + 5*0.216 + 6*0.131 = 4.48

对于一段距离，它是相似的。这只适用于所有的距离在0,1范围内。

希望这能有所帮助

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/33873670

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