K近鄰分類法
K近鄰法 K近鄰法：假定存在已標記的訓練數據集，分類時對新的實例根據其K個最近鄰的訓練實例的類別，通過多數表決等分類決策規則進行預測。 k近鄰不具有顯示學習的過程，是“懶惰學習”（lazy learning）。分類器不需要使用訓練集進行訓練。實際上是利用訓練數據集 ...
原文：matlab練習程序（KNN，K最鄰近分類法）
K最鄰近密度估計技術是一種分類方法，不是聚類方法。 不是最優方法，實踐中比較流行。 通俗但不一定易懂的規則是： .計算待分類數據和不同類中每一個數據的距離 歐氏或馬氏 。 .選出最小的前K數據個距離，這里用到選擇排序法。 .對比這前K個距離，找出K個數據中包含最多的是那個類的數據，即為待分類數據所在的類。 不通俗但嚴謹的規則是： 給定一個位置特征向量x和一種距離測量方法，於是有： .在N個訓練向量 ...
2013-03-06 16:11 4 36616 推薦指數：
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