KNN的优点

KNN的优点

knn算法优缺点 -
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习，或局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。其优点在于原理简单，易于理解和实现，无需估计参数，无需训练，且特别适合对稀有事件进行分类。此外，KNN算法对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，效果较优。然而，KNN算法也存在一些缺点。
几行代码实现KNN分类，
knn和kmeans的区别与联系 -
K-means是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代优化，将数据划分为K个聚类，每个聚类内的数据点尽可能接近。它的目标是找到K个聚类的中心点。而KNN则是基于距离的分类算法，它通过计算待分类项与数据集中每个项的距离，然后根据距离最近的K个数据点的分布，进行分类。KNN的优点在于其对异常值和噪声有较好是什么。
KNN算法的优点具体体现在六点，第一就是对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感。第二就是KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练。第三就是KNN理论简单，容易实现。第四就是理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归。第五就是可用于非线性分类。第六就是等我继续说。
常用的分类器算法包括哪些? -
2. K近邻算法（KNN）：KNN是一种基于实例的学习方法，它通过查找与待分类数据最接近的K个数据点来确定分类。KNN的优点是简单且易于理解；缺点是计算复杂度较高，对数据量较大的数据集不太适用。例如，KNN可以用来判断一部电影的类型，通过查找与它最相似的几部电影。3. 支持向量机（SVM）：SVM是一等我继续说。
1.简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；2. 适合对稀有事件进行分类；3.特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)，kNN比SVM的表现要好。
机器学习中几个常见模型的优缺点 -
KNN：优点：思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感。缺点：计算量大；样本不平衡时的问题；需要大量的内存；未归一化时影响很大。SVM：优点：可用于线性/非线性分类，也可以用于回归；低泛化误差说完了。
每一种模型都有一些它独有的属性方法（模型的技能，能做些什么事），下面我们来了解下knn算法常用的的属性方法。6.knn算法的优缺点 优点： 简单，效果还不错，适合多分类问题 缺点： 效率低（因为要计算预测样本距离每个样本点的距离，然后排序），效率会随着样本量的增加而降低。

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