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統計學習方法筆記(七)k近鄰法
時間 2020-12-30
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k近鄰法 輸入爲特徵向量,輸出爲多個類別。在k近鄰法中,實例的類別已定,分類時,對新的實例,根據其k個最近鄰的訓練實例的類別,通過多數表決等方式進行預測。 其基本要素爲k值的選擇、距離度量以及分類決策規則。 k近鄰算法 簡單描述:給定一個訓練集,對新的輸入實例,找到與其最鄰近的k個實例,這k個實例的多數屬於哪個類,該輸入實例就被分爲哪個類 算法: 輸入:訓練數據集;輸出:某個實例所屬的類別 1)根
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