KNN（最近邻算法）
KNN是最简单的机器学习算法之一。 在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[ 1 ]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归： l 在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类 ...
原文：KNN-K最近邻算法+实例应用
KNN K最近邻算法 什么是KNN算法 KNN算法是寻找最近的K个数据，推测新数据的分类 算法原理 通用步骤 计算距离 常用有欧几里得距离 马氏距离 升序排序 取前K个 加权平均 K的选取 K太大：会导致分类模糊 K太小：容易受个例影响，波动较大 选取：均方根误差 找到峰值 实例：预测癌症良性 OR 恶性 数据分析与预处理 M：恶性 B：良性 其他数据为判断良性 恶性的依据 划分数据集 取数据的 ...
2020-09-28 14:50 0 862 推荐指数：
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