KNN（最近鄰算法）
KNN是最簡單的機器學習算法之一。 在模式識別中，K-近鄰算法（或近鄰的簡稱）是一種用於分類和回歸的非參數方法。[ 1 ]在這兩種情況下，輸入包含k個最近的訓練樣本在特征空間中。輸出取決於近鄰是用於分類或回歸： l 在kNN分類中，輸出的是一個分類的關系。一個對象是由其鄰居投票進行分類 ...
原文：KNN-K最近鄰算法+實例應用
KNN K最近鄰算法 什么是KNN算法 KNN算法是尋找最近的K個數據，推測新數據的分類 算法原理 通用步驟 計算距離 常用有歐幾里得距離 馬氏距離 升序排序 取前K個 加權平均 K的選取 K太大：會導致分類模糊 K太小：容易受個例影響，波動較大 選取：均方根誤差 找到峰值 實例：預測癌症良性 OR 惡性 數據分析與預處理 M：惡性 B：良性 其他數據為判斷良性 惡性的依據 划分數據集 取數據的 ...
2020-09-28 14:50 0 862 推薦指數：
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