knn的优缺点
knn算法优缺点 -
优点:1. 简单直观:KNN算法是一种基于实例的学习算法,它不需要建立复杂的数学模型,而是直接利用训练数据集进行预测。这种方法的逻辑非常直观,易于理解和实现。2. 无需参数估计:KNN算法在训练阶段基本上不需要进行参数估计和模型训练,这避免了因参数设置不当而导致的模型性能下降。它主要依赖于数据集本后面会介绍。
KNN的主要优点有:1)理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归2)可用于非线性分类3)训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)4)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5)由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类好了吧!
优点:1. 简单直观:KNN算法是一种基于实例的学习算法,它不需要建立复杂的数学模型,而是直接利用训练数据集进行预测。这种方法的逻辑非常直观,易于理解和实现。2. 无需参数估计:KNN算法在训练阶段基本上不需要进行参数估计和模型训练,这避免了因参数设置不当而导致的模型性能下降。它主要依赖于数据集本后面会介绍。
KNN的主要优点有:1)理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归2)可用于非线性分类3)训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)4)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5)由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类好了吧!
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的鲁棒性,但缺点在于需要大量存储空间和计算时间。两者的联系在于它们都是基于距离的算法,都试图通过距离来描述数据间的关系。但它们的应用场希望你能满意。
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。
机器学习中算法的优缺点之最近邻算法 -
这种算法的缺点具体体现在六点,第一就是样本不平衡时,预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优,往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少)效果差。第五就是等会说。
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是一好了吧!
Perceptron & KNN(面试准备) -
KNN的主要优点有:KNN的主要缺点有:值的选择没有经验性的方法,一般只能通过交叉验证来选取合适的k值。如果 值选择较小,就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,“学习”的近似误差会减小,只有与输入实例较近的训练实例才会对预测起作用,但估计误差会增大,预测结果会对近邻的实例点非常敏感,..
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;低泛化误差希望你能满意。
KNN库简介 -
KNN的主要优点有:1)理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归2)可用于非线性分类3)训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)4)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5)由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类是什么。
优点: 精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定; 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; KNN 理论简单,容易实现。缺点: 对于样本容量大的数据集计算量比较大,即计算复杂度高; 必须保存全部数据集,即空间复杂度高; KNN 每一次分类都会重新进行一次有帮助请点赞。