Descripción del Método K-NN y Conceptos de Machine Learning
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Descripción del Método K-NN
La descripción del método K-NN debe contener al menos las siguientes características para que se dé por válida:
- En tiempo de entrenamiento el método no hace nada.
- En tiempo de test, se calcula la distancia de cada ejemplo a clasificar a todos los ejemplos de entrenamiento, quedándonos con los K más próximos.
- Se asigna como clase, la clase mayoritaria.
- Se puede utilizar cualquier distancia, no solo la euclidea.
- Los K vecinos pueden no tener todos la misma importancia, ya que se pueden utilizar distintas estrategias de ponderación de vecinos.
- Funciona bien en conjuntos caracterizados por no muchos atributos.
- Es sensible al ruido.
- ES NECESARIO normalizar, para evitar que unos atributos influyan más que otros en