KNN及其改進算法的python實現
一、 馬氏距離 我們熟悉的歐氏距離雖然很有用，但也有明顯的缺點。它將樣品的不同屬性（即各指標或各變量）之間的差別等同看待，這一點有時不能滿足實際要求。例如，在教育研究中，經常遇到對人的分析和判別，個 ...
原文：knn的缺陷及改進
轉： KNN算法的缺陷 觀察下面的例子，我們看到對於樣本X，通過KNN算法，我們顯然可以得到X應屬於紅點，但對於樣本Y，通過KNN算法我們似乎得到了Y應屬於藍點的結論，而這個結論直觀來看並沒有說服力。 由上面的例子可見：該算法在分類時有個重要的不足是，當樣本不平衡時，即：一個類的樣本容量很大，而其他類樣本數量很小時，很有可能導致當輸入一個未知樣本時，該樣本的K個鄰居中大數量類的樣本占多數。 但是這 ...
2020-06-07 15:10 0 1705 推薦指數：
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