Некоторые преимущества использования метода парзеновского окна в задачах машинного обучения:

• Адаптивный подбор параметров. 1 Метод подходит для прикладных задач, в том числе тех, в которых признаки несбалансированы. 1 Это достигается благодаря адаптивному подбору переменной ширины окна, изменяющейся в рамках финитного ядра. 1
• Получение более логичных результатов. 2 При использовании парзеновских окон области принятия решений становятся ограниченными, как и должно быть в большинстве задач классификации. 2
• Возможность работы с задачами, в которых плотность объектов разных классов разная. 2 В таких задачах подобрать адекватно фиксированную ширину окна не всегда удаётся, а адаптивный выбор ширины работает гораздо лучше. 2
• Возможность не сортировать наблюдения по расстояниям. 2 Функция расстояния используется в самом ядре, поэтому не нужно сортировать наблюдения по расстояниям. 2