学习向量量化_CDA答疑社区

KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。而学习向量量化算法（LVQ）允许选择所需训练实例数量，并确切地学习这些实例。LVQ 的表示是一组码本向量。它们在开始时是随机选择的，经过多轮学习算法的迭代后，最终对训练数据集进行最好的总结。通过学习，码本向量可被用来像 K 最近邻那样执行预测。通过计算每个码本向量与新数据实例之间的距离，可以找到最相似的邻居（最匹配的码本向量）。然后返回最匹配单元的类别值（分类）或实值（回归）作为预测结果。如果将数据重新放缩放到相同的范围中（例如 0 到 1 之间），就可以获得最佳的预测结果。

如果你发现 KNN 能够在你的数据集上得到不错的预测结果，那么不妨试一试 LVQ 技术，它可以减少对内存空间的需求，不需要像 KNN 那样存储整个训练数据集。