機器學習實戰（kNN）

機器學習實戰（kNN） 概述 k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 [html] view plain copy 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點：計算複雜度高、空間複雜度高 適用數據範圍：數值型和標稱型 工作原理 存在一個一個數據集合，也稱訓練數據集，並且每個數據都存在標籤，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新數據後，將新數據的每個

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