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比较两种投票方案的简单示例会很有用，并且指向 Matlab 实现的链接将是一个不错的奖励。
谢谢
乔什
最佳答案
经过一番阅读后，我发现软投票只是在每个投票点(训练示例)处放置一个高斯函数。
通常，我们会简单地投票给特征空间中最接近的训练样本，通常是在最近邻居的投票上加一。相反，软投票只是使用所有训练样本的高斯概率作为投票分数，并根据每个分数累积各自的投票。这只是提供了一种更强大的投票方案，因为它更能识别相对距离，特别是在更高维度的空间中。
有关更多详细信息，请参阅 Mitchell 等人。 “软”K 最近邻投票方案，2001 年。
有关其使用情况的示例，请参阅 Agarwal 等人。从单目图像中恢复 3D 人体姿势，2005 年
关于statistics - KNN 中的软投票是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4634788/
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