Hola!
Estoy trabajando con el nodo K Nearest Neighbor, quisiera saber cuales son los atributos que knime considera para asignar una clase nueva, es decir si tuviera más de n columnas, cuales considera para calcular la distancia euclidiana y asignar una nueva clase y cuales descarta, bajo que criterio lo hace.
Espero me haya explicado de la manera más adecuada.
Saludos,
Hola @maysanz te doy la bienvenida al foro de KNIME.
En esta implementación se utilizan todas (y sólo) las columnas numéricas y la distancia euclídea.
Las demás columnas (de tipo no numérico) de los datos de prueba se envían tal cual a la salida.
El algoritmo subyacente utiliza un árbol KD (KD Tree) y, por tanto, debería mostrar un rendimiento razonable. Sin embargo, este tipo de clasificador sólo es adecuado para unos pocos miles de casos de entrenamiento.
Espero haber respondido a su pregunta.
All the best,
Jose.
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