名前
weka.classifiers.lazy.IBk

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構文
K最も近い隣人クラシファイア。 デフォルトで属性を正常にします。 缶交差している合法化に基づくKの適切な値を選択してください。 また、することができます。重さを遠ざけてください。 詳しくは、

を見てください。ああ、D.、およびD.Kibler(1991)「「例のベースの学習アルゴリズム」」Learning、vol.6、ppを機械加工してください。 37-66.

オプション
KNN -- 使用する隣人の数。

crossValidate -- あるアウトを保持している交差している合法化が使用されて最も良いk値を選択するために。

debug -- trueに設定されると，分類学習アルゴリズムは追加インフォメーションをコンソールに出力します．

distanceWeighting -- 距離重さのメソッドを使用させます。

meanSquared -- 平均2乗誤差が意味するよりむしろ使用されて復帰問題のための交差している合法化をするときの絶対誤差。

noNormalization -- 属性正常化があるかどうかが興味を失いました。

windowSize -- トレーニングで例の最大数を許容させています。水たまりになってください。 この値を超えた新しい例の添加は結果として生じるでしょう。古い例では、取り除きます。 0の値は限界を全く意味しません。トレーニング例の数に。