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2017年10月31日
K近邻算法
摘要: 概述 该算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高,每次测试样本中的一个数据都要和训练样本所有数据进行距离计算,所以耗费的时间长,效率不高。空间复杂都高,需要存储大量数据,占用大量存储空间 使用数据范围:数值型,标称型(标称型数
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posted @ 2017-10-31 11:52 冷漠的卫庄
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