名前
weka.classifiers.lazy.LWL

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構文
局所的で働くためのクラスは学習に重みを加えました。 することができます。分類(例えば、ナイーブなベイズを使用する)か復帰、(例えば、使用直線的な復帰) 実行するベース学習者の必要性WeightedInstancesHandler。 詳しい情報に関しては、

を見てください。Eibe Frank, Mark Hall, and Bernhard Pfahringer (2003). "Locally Weighted Naive Bayes". Conference on Uncertainty in AI.

Atkeson, C., A. Moore, and S. Schaal (1996) "Locally weighted learning" AI Reviews.

オプション
KNN -- 何人の隣人が幅を測定するのにおいて使用されています。機能(<=0はすべての隣人を意味する)に重みを加えます。

classifier -- 使用されるベース分類器．

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．

dontNormalize -- 距離の属性値のための正常化をオフにします。計算。

weightingKernel -- 重み関数を決定します。 直線的な0=の1=のEpnechnikov2 = 逆さのガウスと5==4Tricube、3=定数。(デフォルト0=直線的)です。].