Fugu-MT 論文翻訳(概要): Z Distance Function for KNN Classification

論文の概要: Z Distance Function for KNN Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09704v1
Date: Wed, 17 Mar 2021 15:01:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-18 15:43:41.733572
Title: Z Distance Function for KNN Classification
Title（参考訳）: KNN分類のためのZ距離関数
Authors: Shichao Zhang and Jiaye Li
Abstract要約: Z 距離関数は、2つのデータポイント間の幾何学的直線距離ではない。データポイント間の親和性を測定する際に、この属性をトレーニングデータセットのクラスとして考慮する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.381276986079865
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a new distance metric function, called Z distance, for KNN classification. The Z distance function is not a geometric direct-line distance between two data points. It gives a consideration to the class attribute of a training dataset when measuring the affinity between data points. Concretely speaking, the Z distance of two data points includes their class center distance and real distance. And its shape looks like "Z". In this way, the affinity of two data points in the same class is always stronger than that in different classes. Or, the intraclass data points are always closer than those interclass data points. We evaluated the Z distance with experiments, and demonstrated that the proposed distance function achieved better performance in KNN classification.
Abstract（参考訳）: 本稿では,KNN分類のための新しい距離距離関数であるZ距離を提案する。 Z 距離関数は、2つのデータポイント間の幾何学的直線距離ではない。データポイント間の親和性を測定する際に、トレーニングデータセットのクラス属性について考慮する。具体的には、2つのデータポイントのz距離は、クラス中心距離と実距離を含む。形は「z」のように見える。このように、同じクラス内の2つのデータポイントの親和性は、常に異なるクラスよりも強い。あるいは、クラス内のデータポイントは、クラス間のデータポイントよりも常に近い。我々は実験によりZ距離を評価し,提案した距離関数がKNN分類においてより良い性能を示した。

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