深入理解kNN模型

最新推荐文章于 2025-03-21 19:14:52 发布
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kNN模型的三要素

从前面讲解的kNN模型做分类和回归任务，我们可以看出kNN有三个元素非常重要：距离度量、k的选择和分类规则。

距离度量

在选择两个实例的相似性时，一般使用用欧氏距离，可以根据具体情况选择不同的距离度量方式。一般，距离越短，相似程度越高，反之，相似程度越低。

常用的距离度量：

闵可夫斯基距离：一类距离的定义

对于对于n维空间中的两个点X(,,...,)和Y(,,...,

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KNN(K-Nearest Neighbor)就是k个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。。核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。相似度的衡量标准一般为距离，即距离越近相似度越高，距离越远相似度越小。
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