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：KNN分類算法
K最近鄰 KNN，K NearestNeighbor 是 年由Cover T和Hart P提出的一種基本分類與回歸方法，它是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一，非常容易理解應用。所謂K最近鄰，就是K個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的 一般用距離最短表示最接近 K個鄰居來代表。如果K個鄰居里大多數都屬於某一個類別，那么該樣本也被划分為這個類別。 KNN算法中所選擇的鄰居都是已經正確 ...
2019-10-23 09:19 0 573 推薦指數：
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