K-NN算法(K-近邻算法)

K-NN算法是一种基于实例的学习,通过寻找输入实例与训练数据集中K个最近邻来分类。距离度量通常使用欧式距离,非数值特征需要转化为数值。K值的选择对结果影响大,一般通过交叉验证确定。算法缺点包括样本不平衡问题和计算量大,可以通过权值调整和样本剪辑优化。

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K-NN算法(K-近邻算法)

K-NN算法是一种分类算法。

K算法,即是定一个训练数据集,新的例,在

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