機器學習之KNN算法（B站學習總結）

KNN簡介 爲了判斷未知實例的類別，以全部已知類別的實例做爲 參照選擇參數Kweb 計算未知實例與全部已知實例的距離(歐式距離)算法 選擇最近K個已知實例ide 根據少數服從多數的投票法則(majority-voting) ,讓 未知實例歸類爲K個最鄰近樣本中最多數的類別svg 算法缺點： 算法複雜度較高(須要比較全部已知實例與要分類的實例) 當其樣本分佈不平衡時,好比其中一類樣本過大(實例數量

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