K-nearest granne (KN) klassificerare är en av de enklaste och vanligaste klassificerare, men dess prestanda konkurrerar med de mest komplexa klassificerare i litteraturen. Kärnan i denna klassificering beror främst på att man mäter avståndet eller likheten mellan det testade exemplet och övningsexempelen. Detta väcker en stor fråga om vilka distansåtgärder som ska användas för KN-klassificeringen bland ett stort antal avstånds- och likhetsåtgärder? I denna översyn försöker man besvara den tidigare frågan genom att utvärdera KNN:s prestanda (mätt med noggrannhet, precision och återkallande) med hjälp av ett stort antal avståndsmått, testade på ett antal verkliga datauppsättningar, med och utan att lägga till olika bullernivåer. De experimentella resultaten visar att KN:s prestanda beror avsevärt på det avstånd som används, resultaten visade stora klyftor mellan olika avstånds prestanda. Vi fann att ett nyligen föreslaget icke-konvext avstånd gjorde det bästa när det tillämpades på de flesta datauppsättningar jämfört med de andra testade avstånden. Dessutom försämrades NN:s prestanda endast omkring 20 % medan bullernivån nådde 90 %, vilket gäller för alla de avstånd som användes. Detta innebär att NN-klassningsmaskinen som använder något av de tio största avstånden tål buller i viss utsträckning. Resultaten visar dessutom att vissa avstånd påverkas mindre av det ökade bullret jämfört med andra avstånd.
Prasath m.fl. REF illustrerar minskningen av K-NN:s noggrannhet i takt med att bullret ökar, vilket visar ett imponerande motstånd mot enhetligt märkningsbuller: noggrannheten försämrar endast cirka 20 % medan bullernivån når 90 %.
Distance and Similarity Measures Effect on the Performance of K-Nearest Neighbor Classifier - A Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}