KNN分类器
KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征 ...
原文：【分类器】- KNN
一 分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下 种学习。 急切学习：在给定的训练元组之后 接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有：贝叶斯 基于规则的分类 决策树 向后传播分类 SVM 支持向量机 基于关联规则挖掘的分类。 懒惰学习：直到给定一个测试元组才开始构造分类模型。也称为基于实例的学习法。 算法有：KNN。 二 KNN的特点 优点：实现方便 支持增量学习 能对超多边 ...
2012-06-13 17:38 2 8336 推荐指数：
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