machine-learning - 如何对具有多个类的 k-NN 进行加权求和？

Question

我有很多数据点（x，y），我正在尝试使用 k-NN 来预测未来的 y'。

如果 y 只有两个可能的值，那么我可以处理 y = +1 或 -1。每次我有一个输入 x' 时，找到最近的 k 个元素，并将它们的 y 与距离（x，x'）的倒数相乘。如果总和大于0，那么我将预测y'=+1，否则y'=-1

但是，知道我的 y 有 10 个不同的可能值。在这种情况下我该如何做类似的加权求和？

Answer 1

您可以为每个班级保留不同的分数，这些分数始终是积极的，越积极的关联越强。然后就拿班级最高分。