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algorithm - kNN 是统计分类器吗?

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 05:00:30 29 4
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我目前正在为我的人工智能考试做一个机器学习项目。目标是使用 WEKA 正确选择两种分类算法进行比较,请记住,这两种算法必须有足够的不同才能进行比较。此外,算法必须同时处理标称数据和数字数据(我想这是进行比较所必需的)。例如,我的教授建议选择统计分类器和决策树分类器,或者深入研究自下而上分类器和自上而下分类器之间的比较。

由于我在Machine Learning领域的经验很少,所以我正在研究WEKA提供的各种算法,我踩到了kNN,即k-nearest neighbors algorithm。是统计的吗?例如,它可以与决策树桩算法进行比较吗?

否则,您能否推荐一些符合我上面指出的这些要求的算法?

P. S.:处理的数据必须是数字的和标称的。在 WEKA 上有数值/名义特征和数值/名义类。我必须选择同时具有数值/标称特征和类别的算法,还是只选择其中之一?

非常感谢任何帮助的人,感谢您的耐心等待!

最佳答案

根据你教授的描述,我不会考虑k-Nearest Neighbors (kNN)统计分类器。在大多数情况下,统计分类器是通过训练数据的统计数据(通过直接使用统计数据或通过转换它们)进行概括的分类器。这方面的一个例子是 Naïve Bayes Classifier .

相比之下,kNN 是 Instance-Based Learning 的一个例子.它不使用训练数据的统计数据;相反,它将新观察结果直接与训练实例进行比较以执行分类。

关于比较,是的,您可以将 kNN 的性能与决策树桩(或任何其他分类器)进行比较。由于任何两个监督分类器都会根据您的训练/测试数据产生分类精度,因此您可以比较它们的性能。

关于algorithm - kNN 是统计分类器吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36423532/

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