K近邻分类法
K近邻法 K近邻法：假定存在已标记的训练数据集，分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等分类决策规则进行预测。 k近邻不具有显示学习的过程，是“懒惰学习”（lazy learning）。分类器不需要使用训练集进行训练。实际上是利用训练数据集 ...
原文：matlab练习程序（KNN，K最邻近分类法）
K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： .计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离 欧氏或马氏 。 .选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 .对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。 不通俗但严谨的规则是： 给定一个位置特征向量x和一种距离测量方法，于是有： .在N个训练向量 ...
2013-03-06 16:11 4 36616 推荐指数：
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