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：k近鄰法
k近鄰法 k nearest neighbor algorithm，k NN 是機器學習中最基本的分類算法，在訓練數據集中找到k個最近鄰的實例，類別由這k個近鄰中占最多的實例的類別來決定，當k 時，即類別為最近鄰的實例的類別。 如上圖所示 引自wiki ，當k 時，此時紅色的個數為 ，則綠色的輸入實例的類別為紅色的三角形，當k 時，此時藍色的個數為 ，輸入實例的類別為藍色的四邊形。 在分類過程中 ...
2014-03-03 22:13 0 5884 推薦指數：
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