K-近鄰算法
1. 概念 測量不同特征值之間的距離來進行分類 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點：計算復雜度高、空間復雜度高。 適用范圍：數值型和標稱型 工作原理： 存在一個樣本數據合計，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關系 ...
原文：K-近鄰算法-理論原理
一 K 近鄰算法原理 如圖所示，數據表中有兩個屬性，兩個標簽 A,B ，預測最后一行屬於哪種標簽。 屬性一 屬性二 標簽 . . A . . B . . B . . A . . A . . 通過可視化數據，可以看到A和B分別集中某一領域,觀察可見，第六行 . ， . 比較靠近標簽A。 K 近鄰原理：因為未知標簽的屬性是已知的，可以通過計算未知標簽的屬性與已知標簽的屬性的距離，參數K表示最近鄰居的數 ...
2019-06-21 15:57 0 1138 推薦指數：
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