如何在k-最近邻算法中同时使用二元和连续特征?

我的特征向量同时包含连续(或范围较广的)和二元成分。如果我简单地使用欧几里得距离,连续成分的影响会大得多:

将对称和不对称表示为0和1,以及某个不太重要的比率从0到100变化,将对称变为不对称对距离的影响微乎其微,而将比率改变25则影响较大。

我可以通过增加对称性的权重(例如将其设为0或100)来解决这个问题,但有没有更好的方法呢?


回答:

你可以尝试使用标准化的欧几里得距离,例如在这里第一部分的末尾所描述的。

这种方法简单地通过其标准差来缩放每个特征(无论是连续的还是离散的)。这比另一个发帖者建议的通过范围(max-min)缩放更为稳健。

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