当前位置 > knn算法优缺点knn算法优缺点有哪些

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  什么是knn,knn有什么优缺点

  ② 和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感③ KNN主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合缺点① 计算复杂性高;空间复杂性高;② 样本不平...

  2024-08-22 网络 更多内容 301 ℃ 664
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  什么是knn,knn有什么优缺点

  ② 和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感 ③ KNN主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合 缺点 ① 计算复杂性高;空间复杂性高; ② 样本不...

  2024-08-22 网络 更多内容 189 ℃ 333
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  KNN算法中K是怎么决定的

  K值的选择会对算法的结果产生重大影响。 K值较小意味着只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用,但容易发生过拟合;如果K值较大,优点是可以减少学习的估计误差,但缺点是学习的近似误差增大,这时与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误。 在...

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  k近邻算法的优缺点

  k近邻算法的优缺点: KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比...

  2024-08-22 网络 更多内容 803 ℃ 413
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  粒子群算法的优缺点

  优点:PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现,并且没有许多参数需要调整。缺点:在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最近已经有...

  2024-08-22 网络 更多内容 499 ℃ 589
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  knn算法如何选择一个最佳k值

  K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经...

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  knn算法常用于哪类问题?

  k近邻法(knearest neighbor, kNN)给定测试实例,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点,然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果;在回归任务中可使用“平均法”,即将这k个实例...

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  KNN算法小例子看不懂

  给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较,N={10,12,20,22},d1=8,d2=6,d3=2,d4=4 5.d={21},比较,N={12,20,...

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  kmeans聚类算法优缺点

  优缺点如下:1、优点k平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt),其中n是所有对象的数目,k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试...

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  粒子群算法的优缺点

  优点:PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现,并且没有许多参数需要调整。缺点:在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最汪局坦近...

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