KNN（K近邻法）算法原理
一、K近邻概述 k近邻法（k-nearest neighbor, kNN）是一种基本分类与回归方法（有监督学习的一种），KNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k（k一般不超过20）个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别 ...
原文：KNN的改进算法、剪辑近邻法与压缩近邻法的MATLAB实现
KNN K Nearest Neighbor 分类算法是模式识别领域的一个简单分类方法。KNN算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的k个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 首先，knn算法比较适合只有两类样本的简单分类问题，这样当n为奇数时就可以少数服从多数达到 ...
2020-11-27 19:15 0 1076 推荐指数：
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