kNN-Implementierungsaufgabe 5.3.a)

Moderator: Data Mining und Maschinelles Lernen

patrick89
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kNN-Implementierungsaufgabe 5.3.a)

Beitrag von patrick89 »

Hallo allerseits,

bei mir herrscht leider ein wenig Verwirrung bezüglich der Aufgabenstellung von Aufgabe 5.3.a).

Ich verstehe den Zusammenhang zwischen Translation und Skalierung leider nicht so ganz. Von meinem Verständnis her, ist die Normalisierung doch nur eine Skalierung, die für jedes Attribut einen Wert hat, mit jedem Abstandswert des Attributes multipliziert werden muss, um so alle Werte zu normalisieren?

Auch wie genau das 2-dimensionales Array zu den jeweiligen 1-dim Arrays umgewandelt werden soll ist mir etwas unklar. :)

Vielleicht ist ja jemand schon etwas weiter und kann mir auf den richtigen Weg helfen?

Viele Grüße,
Patrick

eneldo
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Re: kNN-Implementierungsaufgabe 5.3.a)

Beitrag von eneldo »

Hallo,

die Normalisierung bei k-NN ist auf Folie 16 "Distance Functions for Numerical Attributes" (Foliensatz "Instanzenbasiertes Lernen") beschrieben. Wie man sieht, besteht die Normalisierung aus einer Translation und einer Skalierung.

double[][] normalizationScaling() soll in normalizationScaling()[0] die Skalierung, und in normalizationScaling()[1] die Verschiebung enthalten. Ich hoffe, das beantwortet die zweite Frage.

Gruß

patrick89
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Re: kNN-Implementierungsaufgabe 5.3.a)

Beitrag von patrick89 »

Hallo,

ja, das stimmt, jetzt verstehe ich es. Die Folie hab ich wohl übersehen, vielen Dank!

Patrick

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