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-近邻分类法及tabulate、rng、categorical、varfun、discretize函数用法介绍
原理：简单比喻为 人以群分，物以类聚。 优点：对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，K NN较其他方法更合适。 缺点：计算量较大，因为会计算全体已知样本的距离。 改进方法： 解决计算量大，事先对已知样本点进行剪辑，去除对分类作用不大的成分。 尽可能将计算压缩到接近测试样本领域的小范围内，避免盲目地与训练样本集中的每个样本进行距离计算。 算法步骤： 初始化距离为最大值，计算未知样本和每个样本的距 ...
2018-08-29 16:02 0 1818 推荐指数：
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