¿Qué es el voto suave en KNN?

Entiendo cómo funcionan los k-vecinos más cercanos (KNN), pero no estoy familiarizado con el término "votación suave". ¿Qué es la votación blanda en relación con KNN y cómo funciona en comparación con la votación KNN estándar?

Un ejemplo simple que compare los dos esquemas de votación sería útil y un enlace a una implementación de Matlab sería una buena ventaja.

Muchas Gracias

Josh

preguntado el 08 de enero de 11 a las 16:01

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1 Respuestas

Después de leer un poco, descubrí que el voto suave simplemente coloca un gaussiano en cada uno de los puntos (ejemplos de entrenamiento) que se están votando.

Por lo general, simplemente votaríamos por ejemplos de entrenamiento que sean los más cercanos en el espacio de características, generalmente agregando uno a los votos de los vecinos más cercanos. En cambio, el voto suave simplemente usa la probabilidad gaussiana de todos los ejemplos de entrenamiento como puntaje de votación y acumula los votos respectivos basados ​​en cada puntaje. Esto simplemente proporciona un esquema de votación más robusto ya que es más consciente de las distancias relativas, particularmente en espacios de dimensiones más altas.

Para obtener más detalles, consulte Mitchell et al. Un esquema de votación “suave” de K-vecino más cercano, 2001.

Para ver un ejemplo de dónde se ha utilizado, consulte Agarwal et al. Recuperación de la pose humana en 3D a partir de imágenes monoculares, 2005

Respondido 08 Feb 11, 15:02

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