Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / В каких ситуациях лучше использовать взвешенные расстояния при классификации k-ближайших соседей?
Вопрос для Поиска с Алисой
7 марта

В каких ситуациях лучше использовать взвешенные расстояния при классификации k-ближайших соседей?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Использование взвешенных расстояний при классификации методом k-ближайших соседей (k-NN) может быть полезно в следующих ситуациях:

  • Искажённое распределение по классам. en.wikipedia.org В этом случае примеры более частого класса, как правило, доминируют в предсказании нового примера, потому что они распространены среди k ближайших соседей из-за их большого количества. en.wikipedia.org
  • Задачи с числом классов 3 и более. neerc.ifmo.ru cs.mipt.ru В таких задачах нечётное число соседей не помогает избежать ситуаций неоднозначности, когда одинаковое число соседей принадлежит разным классам. neerc.ifmo.ru cs.mipt.ru

Взвешивание позволяет улучшить результаты классификации, так как учитывает удалённость примеров: чем дальше пример расположен от классифицируемого объекта в пространстве признаков, тем ниже его значимость для определения класса. loginom.ru

Например, обычная схема взвешивания состоит в присвоении каждому соседу веса, равного 1/d, где d — расстояние до соседа. en.wikipedia.org

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:00:20 GMT+0300 (Moscow Standard Time)