【摘 要】
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机器学习是一门新兴的交叉学科,它既包括一些传统的多元统计方法,如聚类分析、判别分析、逻辑回归、因子分析等,也包括一些人工智能方法,如K近邻法、决策树、人工神经网络、支持向量机等.在这些方法中,也许K近邻法是最简单的方法,它的基本思想是以K个最近邻居在因变量取值的平均数作为新样品的预测值.它又派生出基于变量重要性的加权K近邻和基于观测重要性的加权K近邻.由于其它统计方法都不涉及邻居,因此基于观测重要性的加权方法不具有外推性.那么基于变量重要性的加权方法是否具有外推性呢?或者说,我们常用的判别分析、聚类分析等
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机器学习是一门新兴的交叉学科,它既包括一些传统的多元统计方法,如聚类分析、判别分析、逻辑回归、因子分析等,也包括一些人工智能方法,如K近邻法、决策树、人工神经网络、支持向量机等.在这些方法中,也许K近邻法是最简单的方法,它的基本思想是以K个最近邻居在因变量取值的平均数作为新样品的预测值.它又派生出基于变量重要性的加权K近邻和基于观测重要性的加权K近邻.由于其它统计方法都不涉及邻居,因此基于观测重要性的加权方法不具有外推性.那么基于变量重要性的加权方法是否具有外推性呢?或者说,我们常用的判别分析、聚类分析等需不需要对变量进行加权呢?文章将对此问题进行理论和实证分析.
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