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機器學習值KNN:K近鄰算法(一:算法原理)
時間 2020-12-30
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目錄 一、KNN概述 二、KNN三要素 2.1、距離度量 2.2 、K值的選擇 2.3、分類決策規則 三、KNN的優缺點 四、KNN的實現:kd樹 4.1、kd樹的構造 4.2、kd樹的搜索 一、KNN概述 KNN是一種常見的有監督學習算法,可以用於分類,也可以用於迴歸,比較常用於分類。 K近鄰算法的直觀解釋就是給定一個已知樣本分類的訓練數據集,當有新樣本輸入時,在訓練集中找到K個和新樣
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