分類算法之KNN分類
1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法，它不同於貝葉斯、決策樹等算法，KNN不需要訓練，當有新的實例出現時，直接在訓練數據集中找k個最近的實例，把這個新的實例分配給這k個訓練實例中 ...
原文：OpenCV——KNN分類算法 <摘>
KNN近鄰分類法 k Nearest Neighbor 是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。 這個算法首先貯藏所有的訓練樣本，然后通過分析 包括選舉，計算加權和等方式 一個新樣本周圍K個最近鄰以給出該樣本的相應值。這種方法有時候被稱作 基於樣本的學習 ，即為了預測，我們對於給定的輸入搜索最近的已知其相應的特征向量。 簡單說來就是從訓練樣本中找出K個與其最相近的樣本，然后看這K ...
2016-09-26 22:25 0 2044 推薦指數：
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