論文の概要: Combining Minkowski and Chebyshev: New distance proposal and survey of
distance metrics using k-nearest neighbours classifier
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12549v1
- Date: Tue, 21 Dec 2021 16:47:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-24 16:34:24.267004
- Title: Combining Minkowski and Chebyshev: New distance proposal and survey of
distance metrics using k-nearest neighbours classifier
- Title（参考訳）: minkowski と chebyshev を組み合わせる: k-nearest neighbors classifier を用いた距離測定の新しい提案と調査
- Authors: \'Erick Oliveira Rodrigues
- Abstract要約: この研究はミンコフスキーとチェビシェフの距離を組み合わせた距離を提案し、中間距離と見なすことができる。
提案された距離はマンハッタン距離の約1.3倍、ユークリッド距離の約329.5倍である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work proposes a distance that combines Minkowski and Chebyshev distances
and can be seen as an intermediary distance. This combination not only achieves
efficient run times in neighbourhood iteration tasks in Z^2, but also obtains
good accuracies when coupled with the k-Nearest Neighbours (k-NN) classifier.
The proposed distance is approximately 1.3 times faster than Manhattan distance
and 329.5 times faster than Euclidean distance in discrete neighbourhood
iterations. An accuracy analysis of the k-NN classifier using a total of 33
datasets from the UCI repository, 15 distances and values assigned to k that
vary from 1 to 200 is presented. In this experiment, the proposed distance
obtained accuracies that were better than the average more often than its
counterparts (in 26 cases out of 33), and also obtained the best accuracy more
frequently (in 9 out of 33 cases).
- Abstract（参考訳）: この研究はミンコフスキー距離とチェビシェフ距離を組み合わせた距離を提案し、中間距離と見なすことができる。
この組み合わせは、Z^2 の近傍反復タスクにおいて効率的な実行時間を達成するだけでなく、k-Nearest Neighbours (k-NN) 分類器と組み合わせることで、良好な精度が得られる。
提案された距離はマンハッタン距離の約1.3倍、ユークリッド距離の約329.5倍である。
UCIレポジトリから合計33個のデータセットを用いてk-NN分類器の精度解析を行い、kに割り当てられた距離と値が1から200まで変化することを示す。
この実験では, 提案した距離は平均値よりも高い精度(33例中26例, 33例中9例)を得るとともに, より高い精度(33例中9例)を得ることができた。
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