返回一个有关数据挖掘的问题以及与 Weka 和 WekaSharp 合作进行数据挖掘的问题。通过 WekaSharp，我对一个相当大的数据集进行了一些分析，即 KDD Cup 1999 10% 数据库(~70 mb)。我使用决策树 J48 算法和朴素贝叶斯算法取得了良好的结果，每个算法都需要 10 到 30 分钟才能完成。当我通过 KNN 算法运行相同的数据时，它永远不会完成分析，它不会出错，它只是永远运行。我尝试了所有不同的参数，但没有效果。当我在较小的样本数据集(例如 iris.arff)上运行相同的 KNN 算法时，它可以毫无困难地完成。这是我对 KNN 参数的设置: "-K 1 -W 0 -A\"weka.core.neighboursearch.KDTree -A\\"weka.core.EuclideanDistance -Rfirst-last\\"\"" KNN 和大型数据集是否存在固有问题，或者是否存在设置问题？非常感谢。
最佳答案
kNN 受到“维数诅咒”的影响:高维数据集的空间查询无法像低维数据集那样有效优化，从而将其有效地转化为强力搜索。
NB mock 维度，因为它基本上忽略了维度。许多决策树变体也相当擅长处理高维数据。 kNN 不喜欢高维数据。预计要等很长时间。
关于algorithm - Weka 中的 KNN 算法从未完成大型数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20224828/