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アンサンブルK近傍法
アンサンブルK近傍法は、複数のK近傍法（KNN）モデルを組み合わせる手法です。各KNNモデルは、異なるk値、距離指標、特徴量のサブセット、またはデータブートストラップを用いて学習され、その予測は多数決（分類）または平均（回帰）によって集約されます。このアプローチにより、個々のKNNモデルに内在する高い分散が低減され、表形式データにおいてより安定した正確な予測が生成されます。
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出典
- Domeniconi, C., & Yan, B. (2004). Nearest neighbor ensemble. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol. 1, pp. 228–231. IEEE. DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334065 ↗
- Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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