分类算法之KNN分类
1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中 ...
原文：OpenCV——KNN分类算法 <摘>
KNN近邻分类法 k Nearest Neighbor 是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析 包括选举，计算加权和等方式 一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作 基于样本的学习 ，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。 简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这K ...
2016-09-26 22:25 0 2044 推荐指数：
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