我目前正在使用由连续属性组成的特征向量，因此我可以将欧几里德距离用于 KNN 分类和聚类等事情。现在我想添加一个定义了特殊距离函数的名义属性。我有哪些组合这些距离函数的选择，所以我仍然可以获得两个向量的一个距离？
有哪些选项可以组合不同的距离函数？
机器算法验证
距离函数
2022-04-16 13:34:54
1个回答
我能想到三个：
- 以线性方式组合它们（) 并找到最好的通过一些优化，假设最小化 kNN 的 CV 误差或最小化聚类的轮廓。
- 根据两个距离训练单独的分类器/对数据进行几次聚类，然后混合结果。这可能效果不太好，因为您只有 2 个基本方法。
- 仅用于分类，您可以使用“klNN”——get基于第一个度量的邻居和基于第二个。
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