Ich verstehe, wie k-Nearest-Nachbarn (KNN) funktioniert, aber ich bin nicht vertraut mit dem Begriff "Soft-Voting". Was ist Softvoting in Bezug auf KNN und wie funktioniert es im Vergleich zu KNN-Standardabstimmungen?Was ist Soft Voting in KNN?
Ein einfaches Beispiel zum Vergleich der beiden Voting-Schemata wäre nützlich und ein Link zu einer Matlab-Implementierung wäre ein netter Bonus.
Dank
Josh
Nach einiger Lektüre entdeckte ich, dass Soft-Voting einfach eine Gaußsche an jedem der Punkte platziert (Trainingsbeispiele), die abgestimmt werden.
Normalerweise würden wir einfach für Trainingsbeispiele abstimmen, die im Merkmalsraum am nächsten sind, normalerweise indem wir eins zu den Stimmen der nächsten Nachbarn hinzufügen. Stattdessen verwendet Soft-Voting einfach die Gaußsche Wahrscheinlichkeit aller Trainingsbeispiele als Bewertung und akkumuliert die jeweiligen Stimmen basierend auf jeder Punktzahl. Dies stellt einfach ein robusteres Abstimmungsschema bereit, da es relative Entfernungen, insbesondere in Räumen höherer Dimension, besser kennt.
Weitere Einzelheiten finden Sie in Mitchell et al. Ein "weiches" K-Nearest-Neighbour-Voting-Schema, 2001.
Für ein Beispiel, wo es verwendet wurde, siehe Agarwal et al. Wiederherstellen von 3D Human Pose von Monocular Images, 2005
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