728x90 반응형 KNN1 kNN + 가중치 물품 가중치: 알고리즘이 다소 멀리 떨어진 이웃 물품들을 사용하는 경우를 보상하는 한 가지 방법은 거리에 따라 가중치를 두는 것이다. 추천시스템 장에서 선호도에 따라서 가중치를 주어 유사도를 구했던 것과 유사하다. 물품들이 더 비슷할수록 그들 간의 거리가 더 가까워지므로, 거리를 가중치로 변경할 방법이 있어야 한다. 몇 가지 방법이 있지만 각각 장단점이 있다. 1. 역 함수 거리를 가중치로 바꿀 때 역함수를 사용한다. 그냥 역함수를 써버리면 아주 가깝거나 아주 먼 경우에 그 값이 너무 높거나 무한대 가중치를 낼 수 있지 때문에 작은 수를 (여기선 0.1) 살짝 더해서 역수를 취해준다. def inverseweight(dist, num=1.0, const=0.1): return num/(dist+const.. 2020. 1. 7. 이전 1 다음 728x90 반응형
