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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Similarities: Nearest-Neighbor Classifiers

verfasst von : Miroslav Kubat

Erschienen in: An Introduction to Machine Learning

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Two plants that look very much alike probably represent the same species; likewise, it is quite common that patients complaining of similar symptoms suffer from the same disease. In short, similar objects often belong to the same class—an observation that forms the basis of a popular approach to classification: when asked to determine the class of object x, find the training example most similar to it. Then label x with this example’s class.

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Fußnoten
1
One benefit of these differences being squared, and thus guaranteed to be positive, is that this prevents negative differences, x i − y i  < 0, to be subtracted from positive differences, x i − y i  > 0.
 
2
Among these, perhaps the best-known are the polar distance, the Minkowski metric, and the Mahalanobis distance.
 
3
The optimal value of k (the one with the minimum error rate) is usually established experimentally.
 
4
It is fair to mention that he used them for somewhat different purposes.
 
Literatur
15.
Cover, T. M. (1968). Estimation by the nearest neighbor rule. IEEE Transactions on Information Theory, IT-14, 50–55.CrossRef
16.
Cover, T. M., & Hart, P. E. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, IT-13, 21–27.CrossRef
17.
Dasarathy, B. V. (1991). Nearest-neighbor classification techniques. Los Alomitos: IEEE Computer Society Press.
19.
Dudani, S. A. (1975). The distance-weighted k-nearest-neighbor rule. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-6, 325–327.CrossRef
23.
Fix, E., & Hodges, J. L. (1951). Discriminatory analysis, non-parametric discrimination. USAF School of Aviation Medicine, Randolph Field, TX, Project 21-49-004, Report 4, Contract AF41(128)-3.
30.
Hart, P. E. (1968). The condensed nearest neighbor rule. IEEE Transactions on Information Theory, IT-14, 515–516.CrossRef
76.
Tomek, I. (1976). Two modifications of CNN. IEEE Transactions on Systems, Man and Communications, SMC-6, 769–772.MathSciNet
Metadaten
Titel
Similarities: Nearest-Neighbor Classifiers
verfasst von
Miroslav Kubat
Copyright-Jahr
2015
Buch
An Introduction to Machine Learning

Print ISBN: 978-3-319-20009-5

Electronic ISBN: 978-3-319-20010-1

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-20010-1_3

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