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KNN鄰近算法(k-NEAREST NEIGHBOR)
時間 2021-01-11
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鄰近算法,或者說K近鄰(KNN, K-NearestNeighbor)的核心思想是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別,並具有這個類別上樣本的特性。kNN算法需要一個已經分好類的訓練數據集,然後對沒有分類(沒有標記)的記錄進行分類,kNN確定訓練數據集中與該記錄相似度"最近"的k條記錄,將無標記的測試例子分配到k個近鄰中佔比最大的那個類中。 k
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