第五章（2） 分類：最近鄰分類器
- 積極學習方法：從訓練記錄中提取模型，對預測資料進行分類
- 消極學習方法：Rote分類器，記住整個訓練資料，僅當測試例項的屬性和某個訓練樣例完全匹配時才進行分類，缺點是某些測試記錄不能被分類
- 更靈活的方法是找出和測試樣例的屬性相對接近的所有訓練樣例，這些訓練樣例即最近鄰
- 最近鄰分類器是把每個樣例看作多維空間上的一個數據點，計算測試樣例和訓練集中其他資料點的鄰近度（任意一種鄰近度度量）；給定樣例z的k-最近鄰是指和z距離最近的k個數據點；如果有多個最近鄰類標號則指派到多數類
- 最近鄰演算法：
- 高效的索引技術可以降低測試樣例找到最近鄰的計算量
- 最近鄰表決，每個最近鄰對分類的影響都一樣，可以對每個最近鄰加權
- 最近鄰分類器的特徵：
- 最近鄰的基礎技術是基於例項的學習，使用具體的訓練例項進行預測
- 消極學習方法每次預測的消耗都很大
- 最近鄰分類器基於區域性資訊進行預測，而積極方法則是尋找輸入空間的全域性模型，正因為如此當k很小時，對噪聲非常敏感
- 最近鄰分類器可以生成任意形狀的決策邊界，決策樹和基於規則的分類器通常是直線決策邊界
- 採用適當的鄰近性度量和資料預處理，可以提高最近鄰分類器的準確率
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