K-NN的拓展應用方法

原始k-NN (k臨近算法）       樣本集中每一個數據都有所屬分類的標籤，在輸入沒有標籤的新的數據後，選擇樣本數據集中與心得數據最相近的k個數據，再選擇k個最相似數據中出現次數最多的分類，將新數據歸爲該分類。        距離計算的時間複雜度：計算新的數據點與樣本集中每一個數據點的距離，這樣才能找到最近的k個數據點。時間複雜度爲O(樣本點數據個數)。 k-NN拓展應用        在進行

>>阅读原文<<