Posted on 2005-12-19 15:45
inwind 閱讀(186)
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根據(jù)boss的想法，開始考慮多分類方法綜合的問題。
首先看了一下臺灣人總結(jié)的影響分類效果的12種因素，感覺應該不止那些，果然，呵呵
剛剛看了針對kNN的綜合方法，通過綜合使用不同的距離計算公式來達到良好的效果。
文中除了歐幾里德距離外（有缺點，當某一個量太大的時候，會使得其他量起作用），還使用了：
Heterogeneous Euclidean-OverlapMetric (HEOM)：這里面考慮的名詞性的特征以及，對歐幾里德距離中向量的歸一化（除以他們最大可能值和最小可能值的距離）
Value Difference Metric (VDM)：適用于名詞性的特征，不利于使用到連續(xù)數(shù)字特征中。但是有相關的改進（Wilson, D. Randall, & Tony R.Martinez, “Improved Heterogeneous Distance Functions”,Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 6, No. 1, pp. 1-34, 1997.）
然后，對于kNN，取k為3，適用六種距離算法，通過簡單投票來決定文章類的歸屬，得出來比較好的結(jié)果。
開拓了一種思路，雖然這個多距離測量不一定能用上，但是是個不錯的啟發(fā)。