K-近邻算法
1. 概念 测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用范围：数值型和标称型 工作原理： 存在一个样本数据合计，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系 ...
原文：k-近邻算法的优缺点及拓展思考
. . 晚 k 近邻算法的拓展思考与总结 k 近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法，它可以解决多分类的问题 另外，它的整体思想简单，效果强大。它也可以用来解决回归问题，使用的库函数为KNeighborsRegressor k 近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题，但是它也有很多的缺点，具体主要有以下几个方面： 效率低下:对于每一个预测数据都需要O mxn 的时间复杂度，可以对其利用树结构进行 ...
2019-08-03 20:02 0 2001 推荐指数：
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