Variable scaling and nearest neighbor methods
Variable scaling and nearest neighbor methods
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可变缩放和最近邻方法
DOI：
10.1002/cem.1211
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发表时间：
2009
影响因子：
2.4
通讯作者：
Gertheiss
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gertheiss
当使用最近邻分类器时，输入变量的缩放通常是有用的。在本文中，我们对通常的数据预处理提出了一个小的改进：变量的缩放应该使用集合方差而不是整体方差。因此，在某些情况下，预测精度明显提高。版权所有©2008 John Wiley&Sons，Ltd.
When employing nearest neighbor classifiers scaling of input variables is often useful. In this paper we propose a small modification in usual data preprocessing: scaling of variables should be done by use of pooled variances instead of overall ones. Thus prediction accuracy is distinctly improved in some situations. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
用于区分商业塑料等级的模式识别和特征选择
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
作者：
B. Lukasiak;S. Zomer;R. Brereton;Rita Faria;J. Duncan
通讯作者：
J. Duncan