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2017年12月31日
k近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN)
摘要: kNN是一种基本分类与回归方法。k-NN的输入为实例的特征向量,对应于特征空间中的点;输出为实例的类别,可以取多类。k近邻实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻的三个基本要素。算法输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),……..,(xN,yN)}输出:实例x所属的类y(1)根据给定的距离度量,在训练集T中找到与x...
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posted @ 2017-12-31 10:20 彼岸花杀是条狗
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