normalization - WEKA IBK (KNN) 算法如何引导非标准化属性？

Question

我有两个具有不同属性尺度的类的大型数据集（例如，一些属性从 5 到 10，其他从 0 到 100）。我知道如果我直接使用 kNN 算法，差异将使分析无效，我需要对属性进行规范化。

WEKA 上的一些分类器似乎可以进行标准化，例如 RBF 或 SMO，但我需要使用其他分类器，首先是 IBK 分类器 (KNN)。

weka 是否以某种方式引领它？如何在 KNN 分类中加入规范化过程？

谢谢

Answer 1

为了获得最大的自由度（以最适合您的方式转换属性的能力：标准化、最小-最大标准化等），您可以使用例如 MATLAB（或 Python ...）来标准化您的属性。为此，您必须以矩阵的形式加载/存储数据集（其中列对应于您的属性，而行对应于您的训练实例/示例，通常用于 CSV 文件）。然后，您可以轻松地对列进行操作，例如遍历每列并对其进行规范化。

最后，您可以将具有标准化特征的新数据集输入 Weka。

Answer 2

在“预处理”面板中，有一个名为“标准化”的无监督属性过滤器。