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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 942 ℃ 227
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  knn算法三要素

  k值的选择,距离的度量方式和分类决策规则。 (1)k值的选取。(在应用中,k值一般选择一个比较小的值,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...

  2024-07-21 网络 更多内容 973 ℃ 524
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  KNN算法常见问题总结

  KNN一般采用欧氏距离,也可采用其他距离度量,一般的Lp距离: KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。如果选择较小的K值,就... 但缺点是学习的近似误差会增大。这时候,与输入实例较远(不相似的)训练实例也会对预测器作用,使预测发生错误,蚂肢且K值的增大就意味着整...

  2024-07-21 网络 更多内容 941 ℃ 240
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  贪心算法缺点

  贪心算法缺点:不从总体上考虑其它可能情况,每次选取局部最优解,不再进行回溯处理,所以很少情况下得到最优解。这算法不懂得深谋远虑,自然可能走不到最好的结果啦。贪心算法的优点:优点:简单,高效,省去了为了找最优解可能需要穷举操作,通常作为其它算法的辅助算法来使用。贪心...

  2024-07-21 网络 更多内容 940 ℃ 438
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  邻近算法的缺点

  该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本,某=一=类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者...

  2024-07-21 网络 更多内容 635 ℃ 15
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  KNN数据填补算法

  所以可以使用KNN算法从经度、纬度和时间三个维度入手进行数据的处理 在上图中,我们没有获得某时刻目标点处的测量值 ,但我们可以获得其周围若干测量值情况 , , ...,  ,这样我们便可使用已有数据对目标值c_x进行估计: 其中权重 与邻点与目标点的距离成反相关,如: 实际使用...

  2024-07-21 网络 更多内容 573 ℃ 617
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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 953 ℃ 155
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  Kmeans的算法缺点

  例如 ISODATA 算法。关于 Kmeans 算法中聚类数目K 值的确定在文献中,是根据方差分析理论,应用混合 F统计量来确定最佳分类数,并应用了模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性。在文献中,使用了一种结合全协方差矩阵的 RPCL 算法,并逐步删除那些只包含少量训练数据的类。而文...

  2024-07-21 网络 更多内容 832 ℃ 365
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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 449 ℃ 549
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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 335 ℃ 313