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：k近邻法
k近邻法 k nearest neighbor algorithm，k NN 是机器学习中最基本的分类算法，在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定，当k 时，即类别为最近邻的实例的类别。 如上图所示 引自wiki ，当k 时，此时红色的个数为 ，则绿色的输入实例的类别为红色的三角形，当k 时，此时蓝色的个数为 ，输入实例的类别为蓝色的四边形。 在分类过程中 ...
2014-03-03 22:13 0 5884 推荐指数：
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