第三章 k近鄰法

基本梳理 思維導圖 k近鄰算法 原理 特點 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 訓練樣本集,知道樣本集中每個數據與所屬分類的對應的關係 輸入沒有標籤的新數據後,講新數據的每個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較,然後算法提取樣本集中特徵最相似數據(最近鄰)的分類標籤 一般來說,只選擇樣本數據集中前N個最相似的數據.

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