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2017年12月21日
K-近邻算法(KNN)
摘要: 1.概述 1.1 原理:(测量不同的特征值之间的距离进行分类) 存在样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在多个特征和标签,即我们知道样本数据和其所属分类,在我们输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征和样本集中的数据对应的特征进行比较,然后根据相应算法(本节选择的是欧氏距离)提取
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posted @ 2017-12-21 20:58 夏小爱
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