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2016年12月3日
《机器学习实战》——K近邻算法
摘要: 三要素:距离度量、k值选择、分类决策 原理: (1) 输入点A,输入已知分类的数据集data (2) 求A与数据集中每个点的距离,归一化,并排序,选择距离最近的前K个点 (3) K个点进行投票,票数最多的分类即为所求 优点: 简单,可用于非线性分类 缺点: 当样本不均衡时影响投票结果; 分类结果受K
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posted @ 2016-12-03 18:51 CS青雀
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