k近傍法わかるしなーととばしてたのだけど、土曜日やったしということで復習的に読んでみた。
- 距離行列を求めて
- 近傍のk個を集めてきて
- ラベルの多数決を取る
ソートは
> sort(sample(1:100, 10)) [1] 35 41 53 56 57 62 64 74 83 89
類似度を距離に変換するのは
distance <- -log((similarities / 2) + 0.5)
とやることで-1< x <1という類似度の範囲を0 < x < ∞という距離の尺度に変換できる
k近傍法わかるしなーととばしてたのだけど、土曜日やったしということで復習的に読んでみた。
ソートは
> sort(sample(1:100, 10)) [1] 35 41 53 56 57 62 64 74 83 89
類似度を距離に変換するのは
distance <- -log((similarities / 2) + 0.5)
とやることで-1< x <1という類似度の範囲を0 < x < ∞という距離の尺度に変換できる
入門 機械学習