我目前正在为人工智能考试准备一个机器学习项目。目标是正确选择两个分类算法，使用WEKA进行比较，需注意这两个算法必须足够不同，以便比较有意义。此外，算法必须能够处理标称和数值数据（我认为这是进行比较的必要条件）。我的教授建议选择一个统计分类器和一个决策树分类器，或者深入比较一个自下而上的分类器和一个自上而下的分类器。

由于我在机器学习领域经验很少，我正在研究WEKA提供的各种算法，我遇到了kNN，即k-最近邻算法。它是统计性的吗？它可以与决策树桩算法进行比较吗？

或者，您能否建议几种符合我上面提到的要求的算法？

附注：处理的数据必须是数值和标称的。在WEKA中，有数值/标称特征和数值/标称类。我需要选择同时具有数值/标称特征和类的算法，还是只需要其中一种？

我非常感谢你们的帮助，谢谢你们的耐心！

回答：

根据你教授的描述，我不认为k-最近邻（kNN）是一种统计分类器。在大多数情况下，统计分类器是通过训练数据的统计信息进行泛化的（无论是直接使用统计信息还是对其进行转换）。一个例子是朴素贝叶斯分类器。

相比之下，kNN是基于实例的学习的一个例子。它不使用训练数据的统计信息；相反，它直接将新观察与训练实例进行比较来进行分类。

关于比较，是的，你可以比较kNN与决策树桩（或任何其他分类器）的性能。由于任何两个监督分类器都会在你的训练/测试数据上产生分类准确率，你可以比较它们的性能。