KNN分類器
KNN學習（K-Nearest Neighbor algorithm，K最鄰近方法 ）是一種統計分類器，對數據的特征變量的篩選尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是：輸入沒有標簽（標注數據的類別），即沒有經過分類的新數據，首先提取新數據的特征並與測試集中的每一個數據特征 ...
原文：【分類器】- KNN
一 分類算法中的學習概念 因為分類算法都是有監督學習，故分為以下 種學習。 急切學習：在給定的訓練元組之后 接受到測試元組之前就構造好分類模型。 算法有：貝葉斯 基於規則的分類 決策樹 向后傳播分類 SVM 支持向量機 基於關聯規則挖掘的分類。 懶惰學習：直到給定一個測試元組才開始構造分類模型。也稱為基於實例的學習法。 算法有：KNN。 二 KNN的特點 優點：實現方便 支持增量學習 能對超多邊 ...
2012-06-13 17:38 2 8336 推薦指數：
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