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vito
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2020年3月18日
k近邻算法以及kd树的实现
摘要: 基本思想 k近邻算法用于分类,训练数据离散的分布在n维空间中,当有一个未知类别新数据到来 1. 在n维空间中找到和他最近的k个点(最相似的 2. 这k个点按照类别划分,成员最多的类别代表新数据的类别,起到预测的效果。即近朱者赤近墨者黑。 距离度量 上诉思想中需要寻找最近的点,通常使用欧式距离 分类决
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posted @ 2020-03-18 09:57 vito_wang
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