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-近鄰分類法及tabulate、rng、categorical、varfun、discretize函數用法介紹
原理：簡單比喻為 人以群分，物以類聚。 優點：對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，K NN較其他方法更合適。 缺點：計算量較大，因為會計算全體已知樣本的距離。 改進方法： 解決計算量大，事先對已知樣本點進行剪輯，去除對分類作用不大的成分。 盡可能將計算壓縮到接近測試樣本領域的小范圍內，避免盲目地與訓練樣本集中的每個樣本進行距離計算。 算法步驟： 初始化距離為最大值，計算未知樣本和每個樣本的距 ...
2018-08-29 16:02 0 1818 推薦指數：
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