如何称重特征数组

Question

我有一个大约4000个元素的特征数组，从一个源中提取。在这个数组上，我从其他源中再提取了7个特征，现在基本上每个数据点都有一个4007个特征数组。我试图根据这个特征数组对这些数据点进行分类，基本上是用曼哈顿距离做一个1NN。

然而，由于我的数学真的很差，我不知道如何衡量这个，所以我的7个元素实际上可以在这方面有所帮助。感觉这4000个元素要重要得多，而在距离计算中，其他7个元素是微不足道的。

我也把这个输入给了一个神经网络，我想知道我是否也需要对一些东西进行预处理，还是只给输入神经元4007个元素呢？

我已经做了特性缩放，但我想这与我想问的问题无关。

Answer 1

有监督机器学习的目标是自动学习特征权重来预测目标值。

如果你有目标值，你可以采用机器学习算法(例如，k近邻或神经网络)。

没有必要自己挑选权重，算法会为你做的。