機器學習|算法模型——K近鄰法(KNN)
1、基本概念 K近鄰法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分類，也可以回歸。 KNN做回歸和分類的區別在於最后預測時的決策方式。 KNN做分類時，一般用多數表決法 KNN做回歸時，一般用平均法。 基本概念如下：對待測實例，在訓練 ...
原文：機器學習中 K近鄰法(knn)與k-means的區別
簡介 K近鄰法 knn 是一種基本的分類與回歸方法。k means是一種簡單而有效的聚類方法。雖然兩者用途不同 解決的問題不同，但是在算法上有很多相似性，於是將二者放在一起，這樣能夠更好地對比二者的異同。 算法描述 knn 算法思路：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似 即特征空間中最鄰近 的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 k近鄰模型的三個基本要素： k值的選擇：k值的選擇 ...
2018-03-07 09:05 0 9668 推薦指數：
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knn 算法思路：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 k近鄰模型的三個基本要素： k值的選擇：k值的選擇會對結果產生重大影響。較小的k值可以減少近似誤差，但是會增加估計誤差；較大的k值可以減小估計誤差 ...
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