Nachbarschaftskomponentenanalyse NCA ist eine mit KNN verwandte Lernmethode zur Distanzmessung. Es gehört zur Methode des überwachten Lernens und wurde erstmals von Gold Berger et al. vorgeschlagen. im Jahr 2004.

NCA misst Stichprobendaten basierend auf einem gegebenen Distanzmessalgorithmus, um eine Klassifizierung multivariater Daten zu erreichen. Seine Funktion ist die gleiche wie der Zweck des k-Nearest-Neighbor-Algorithmus. Es verwendet direkt das Konzept der zufälligen Nachbarn, um die Trainingsbeispiele zu bestimmen, die mit den Testbeispielen in Zusammenhang stehen. Normalerweise sind diese Trainingsbeispiele beschriftet. Diese Methode wird häufig verwendet, um Probleme bei der Modellauswahl zu lösen.

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