数据挖掘(二)——Knn算法的java实现
1、K-近邻算法（Knn） 其原理为在一个样本空间中，有一些已知分类的样本，当出现一个未知分类的样本，则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。 举例：爱情电影和动作电影，它们中都存在吻戏和动作，出现一个未知分类的电影，将根据以吻戏数量和动作数量建立的坐标系中距离未知分类所在点的最近的k ...
原文：数据挖掘之KNN算法（C#实现）
在十大经典数据挖掘算法中，KNN算法算得上是最为简单的一种。该算法是一种惰性学习法 lazy learner ，与决策树 朴素贝叶斯这些急切学习法 eager learner 有所区别。惰性学习法仅仅只是简单地存储训练元组，做一些少量工作，在真正进行分类或预测的时候才开始做更多的工作。有点像是平时不努力学习功课，到了考前才开始临时抱佛脚的感觉。 KNN k nearest neighbor 算法的 ...
2016-08-29 11:25 0 2972 推荐指数：
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