文档介绍：最近鄰居法 (記憶基礎推論法)2008/02/261按過去經驗作判斷醫生看病咳嗽感冒?氣喘?Sars?認人2何謂最近鄰居法?最近鄰居法KNN(K-NearestNeighbor)又稱為:記憶基礎推論法MBR(Memory-BasedReasoning)指的是根據現有的資料庫,先找出新資料的鄰近資料,然後根據鄰近資料對新資料進行分類和預測。3最近鄰居法(距離函數與組合函數示意圖)年齡收入買筆記型電腦不買筆記型電腦4KNN使用到的函數距離函數(Distancefunction)負責判斷兩筆資料差異到底有多大距離愈小:binationfunction)將鄰近資料的結果組合,以產生分類5KNN如何運作?選擇適當的歷史資料資料涵蓋範圍將資料作前處理減少資料量決定距離函數、組合函數6若屬性量化差異太大收入與年齡:這兩個屬性量化差異太大將資料標準化:0~1之間(A-Min)/(Max-Min)7若屬性為類別型態學歷:小學、國中、高中、大學、研究所顏色:藍、綠、紅、黃、8距離函數的特性(補充)明確界定 -d(A,B)>=0; -每一筆資料都一定有鄰近資料的存在區辨性 -d(A,A)=0; -與自己最相符合的資料就是它本身可互換性 -d(A,B)=d(B,A);三角不等式 -d(A,B)<=d(A,C)+d(C,B); -新增一筆資料,不會改變現有資料的距離9常見的距離函數絕對值:|A-B|平方差:(A-B)2標準化絕對值:|A-B|/(最大差值) 數值都在0~1之間10