在局部加权回归中,如何确定与多维查询点的距离
In locally weighted regression, how determine distance from query point with more than one dimension
如果局部加权回归中的查询点是多维的(针对不同的特征),我们如何确定查询点附近是否有点?如果特征具有不同的单位,则尤其如此。
如果 x 是每个特征的个体差异向量,则可以使用一些不同的规范来衡量 x 的“大小”(以及任意两点之间的距离)。最常用的范数是L2 norm。可以使用不同的归一化方案,但如果您缩放每个特征,使 80% 的点的值介于 -10 和 10 之间,您应该没问题。
如果局部加权回归中的查询点是多维的(针对不同的特征),我们如何确定查询点附近是否有点?如果特征具有不同的单位,则尤其如此。
如果 x 是每个特征的个体差异向量,则可以使用一些不同的规范来衡量 x 的“大小”(以及任意两点之间的距离)。最常用的范数是L2 norm。可以使用不同的归一化方案,但如果您缩放每个特征,使 80% 的点的值介于 -10 和 10 之间,您应该没问题。