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  Knn算法原理

  KNN是一种memory-based learning,也叫instance-based learning,属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程,而是程序开始运行时,把数据集加载到内存后,不需要进行训练,就可以开始分类了。 具体是每次来一个未知的样本点,就在附近找K个最近的点进行投票。 KNN算法的实现就...

  2024-08-23 网络 更多内容 822 ℃ 217
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  knn算法三要素

  一般选用交叉验证来取最优的k值) (2)距离度量。(Lp距离:误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离:p=2的Lp距离。曼哈顿距离:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离的最大值) (3)分类决策规则。(也就是如何根据k个最近邻决定待测对象的分类。k最近邻的分类决策规...

  2024-08-23 网络 更多内容 992 ℃ 95
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  knn是什么意思

  KNN(KNearesNeighbor) 即K邻近法,是一个理论上比较成熟的、也是最简单的机器学习算法之一。用老话就说:“人以群分,物以类聚”。核心思想如下:一个样本与数据集中的k个样本最相似, 如果这k个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。也就是说,该方法在确定...

  2024-08-23 网络 更多内容 248 ℃ 295
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  knn分类算法 怎么处理定性数据

  .是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这种分类算法必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种 懒惰算法 .它并非 像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先...

  2024-08-23 网络 更多内容 295 ℃ 946
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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。在实际...

  2024-08-23 网络 更多内容 718 ℃ 285
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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...

  2024-08-23 网络 更多内容 489 ℃ 733
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  KNN算法更适合于( )的分类问题。

  B

  2024-08-23 网络 更多内容 842 ℃ 390
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  什么是knn,knn有什么优缺点

  KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是: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。优点:① 训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)② 和朴素贝叶斯之类的算法比,对数...

  2024-08-23 网络 更多内容 958 ℃ 506
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  请教KNN法则算法的原理,全天在线,如有提示,立即给分

  KNN(K 最近邻居)算法 该算法的基本思路是:在给定新文本后,考虑在训练文本集中与该新文本距离最近(最相似)的 K 篇文本,根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别,具体的算法步骤如下: STEP ONE:根据特征项集合重新描述训练文本向量 STEP TWO:在新文本到达后,根据特...

  2024-08-23 网络 更多内容 272 ℃ 607
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  请写出kn算法的全称,并简述其算法原理?

  由其思想可以看出,KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类,而且在决策样本类别时,只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。因此比较适合处理样本集存在较多重叠的场景,主要用于聚类分析、预测分析、文本分类、降维等,也常被认为是简单数据挖掘算法的分类技术之一。

  2024-08-23 网络 更多内容 999 ℃ 855