weixin_44165238的博客

1.过抽样:增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。 2.欠抽样:减少分类中多数样本的数量来实现平衡. 3.对分类样本中不同的类别赋予不同的权重. ...

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KNN三要素: 1.K值得选取 1.1K值得选取值一般较小,通常使用交叉验证获取K值. 2.距离的度量 2.1距离的度量有以下几种: ① 欧氏距离 (https://img-blog.csdnimg.cn/20190627175652650.png) ②曼哈顿距离(https://img-blog.csdnimg.cn/20190627175729544.png) ③上确界距离(https://i...

K-means聚类: 1.质心的选择(可以随机选择一个或者多个质心,一般选择两个) 2.计算各个数据到质心的最小距离,根据最小距离进行分类 3.依次迭代计算质心 4.当计算的质心与上次计算的质心一致时停止迭代,或者设置阈值,当距离小于阈值时停止迭代,或者设置迭代次数,满足迭代次数时停止迭代. Kmeans的优缺点: 优点:理解简单,容易实现,计算速度快,聚类效果明显 缺点: 1,K值选择不确定 2...