K-regreesion和分類的最近算法

Question

k最接近的分類和k最接近的迴歸之間的確切區別是什麼？

什麼樣的數據迴歸將被應用？你知道任何好的文學作品嗎？

Answer 1

這是不是真的KNN相關的問題，只是這種模式同樣可以在兩個不同的任務可應用於：

• 迴歸http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
• 分類http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification

簡而言之：

• 迴歸 - 您正試圖建模一個函數f：X→R^n（n維連續值）
• 分類 - 您正試圖模擬一個函數f：X - > {c1，c2，...，ck}（有限的一組值）

一些簡單的例子可能是：

• 要預測tommorows精確的溫度=迴歸
• 要預測明天是否會過熱或過的cols =分類

這些概念重連接，如人們可以更多或更少的轉換每個問題到另一：

• 迴歸 - >分類：表示類作爲值，系模型，使用閾值或SOFTMAX轉換回類（顯然這overcomplicates如果你可以直接使用分類模型）
• 分類 - >迴歸：用一些離散的值，火車模型，使用一些插值轉換回連續的值（這顯然失去了一些信息）

一些不錯在決策/迴歸tre的背景下解釋es： http://www.simafore.com/blog/bid/62482/2-main-differences-between-classification-and-regression-trees