参数选择
如何选择一个最佳的K值取决于数据。一般情况下,在分类时较大的K值能够减小噪声的影响,但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值能通过各种启发式技术(见超参数优化)来获取。
噪声和非相关性特征的存在,或特征尺度与它们的重要性不一致会使K近邻算法的准确性严重降低。对于选取和缩放特征来改善分类已经作了很多研究。一个普遍的做法是利用进化算法优化功能扩展,还有一种较普遍的方法是利用训练样本的互信息进行选择特征。
在二元(两类)分类问题中,选取k为奇数有助于避免两个分类平票的情形。在此问题下,选取最佳经验k值的方法是自助法。
最近邻居法参数选择
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