机器学习|算法模型——K近邻法(KNN)
1、基本概念 K近邻法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分类，也可以回归。 KNN做回归和分类的区别在于最后预测时的决策方式。 KNN做分类时，一般用多数表决法 KNN做回归时，一般用平均法。 基本概念如下：对待测实例，在训练 ...
原文：机器学习中 K近邻法(knn)与k-means的区别
简介 K近邻法 knn 是一种基本的分类与回归方法。k means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同 解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。 算法描述 knn 算法思路：如果一个样本在特征空间中的k个最相似 即特征空间中最邻近 的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 k近邻模型的三个基本要素： k值的选择：k值的选择 ...
2018-03-07 09:05 0 9668 推荐指数：
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knn 算法思路：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 k近邻模型的三个基本要素： k值的选择：k值的选择会对结果产生重大影响。较小的k值可以减少近似误差，但是会增加估计误差；较大的k值可以减小估计误差 ...
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