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本文深入讲解了K近邻算法(KNN)的原理及其在数据分类中的应用,包括KNN算法的优缺点、K值的选择方法及其实现过程,并探讨了其在数值型和标称型数据分类中的有效性。

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机器学习实战 K近邻算法(KNN算法)
本章节内容来至于《统计学习与方法》第三章K近邻算法,《机器学习实战 李航》第二讲以及《机器学习 周志华》,下面是我对KNN算法的具体理解

1.1 KNN算法的优缺点
1.2 KNN算法的原理以及K值的选择
1.3 KNN算法的实现
1.4 我对KNN算法的理解

1.1 KNN算法的优缺点

  优点:KNN算法是数据分类的最有效的算法,它具有精度高,对异常值不敏感,无数据输入假设的优点,常常用于计算数值型和标称型的数据分类
  缺点:KNN算法的复杂度比较高

1.2 算法的原理

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