JMP中的k-NN可視化嗨伙計，
長期使用JMP Pro的用戶在這裡，但對於使用k最近鄰居分類模塊來說還是一個新手。我正在使用可見反射光譜數據集來解決地質材料分類（兩類）問題。在這一點上，我的k-NN模型得到了很好的優化，測試集的誤分類率很低。到目前為止，一切都很好。但是，我正在尋找一種直觀地說明k-NN在做什麼以及如何進行預測的方法。本質上，我想生成決策區域圖，如本文後半部分所示： https://towardsdatascience.com/knn-visualization-in-just-13-lines-of-code-32820d72c6b6是的，我很清楚該帖子確切地說明瞭如何執行此操作，但是我的編碼經驗為零，並且已經在JMP中進行了所有實際分析。建議最歡迎；謝謝！
分析工具圖形回复：JMP中的k-NN可視化雖然不是答案，但可視化或進行解釋可能會有所幫助。 檢查並運行表中的腳本。 請注意，生成高斯的情況很困難，因為它會導致類別的高度混雜。
回复：JMP中的k-NN可視化我對KNN並不是很熟悉，但是我對Vizualization的第一個想法是給錯誤地預測一個不同的標記。 請參見下面的屏幕截圖。 它是u形數據，K = 4的KNN給出了最佳結果。
- 保存的預測公式
- 制定了新的公式來比較真實類別和預測類別
- 使用該公式進行標記形狀
還有一個有效的功能可以找到下一個鄰居，我們可以使用它來找到錯誤點的範圍，並賦予它不同的外觀。 也許這會有所幫助。
