KNN鄰近分類算法
K鄰近（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：計算一個點A與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然后統計這k個點里面所屬分類比例最大的，則點A屬於該分類。 下面用一個例子來說明一下 ...
原文：分類算法之KNN分類
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個訓練實例中實例數最多類。KNN也成為懶惰學習，它不需要訓練過程，在類標邊界比較整齊的情況下分類的准確率很高。KNN算法需要 ...
2018-05-23 15:56 0 2204 推薦指數：
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