Weighted Nearest Centroid Neighbourhood
Abstract
Se presenta un novedoso clasificador binario basado en vecinos más cercanos al centroide. El método propuesto utiliza la bien conocida idea detrás del algoritmo clásico de k-Vecinos más Cercanos (k-NN): un punto es similar a otros que están cerca de él. La nueva propuesta se basa en una forma alternativa de calcular vecindarios que se adapta mejor a la distribución de los datos, considerando que un vecino más distante debe tener menos influencia que uno más cercano. La importancia relativa de cualquier vecino en un vecindario se estima utilizando la función SoftMax sobre la distancia implícita. Se realizan experimentos con conjuntos de datos simulados y reales. El método propuesto supera a las alternativas, proporcionando una nueva línea de investigación prometedora.
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