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knn

  • kNN算法和決策樹

    　　kNN　　kNN算法的原理很簡(jiǎn)單，就是將新數(shù)據(jù)的特征與樣本集中相應(yīng)的特征進(jìn)行比較，然后提取將樣本集中特征最相似的數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽作為新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，一般的，只選取數(shù)據(jù)集中前k個(gè)最相似的元素，因此該算法

    作者：ckllf
    2020-07-14 21:59:32

  • 數(shù)據(jù)挖掘中的KNN

      K最近鄰算法是分類問題中經(jīng)常使用的一種非參數(shù)方法。算法的思路清晰簡(jiǎn)潔：對(duì)于待分類的樣本，找出與其最近的K個(gè)樣本（即訓(xùn)練樣本中的K個(gè)）。然后對(duì)這K個(gè)樣本進(jìn)行投票，待分樣本與多數(shù)樣本的類別一

    作者：1039972866
    2020-06-29 21:10:47

  • 分類算法——K-鄰近

       K-鄰近分類方法通過計(jì)算待分類目標(biāo)和訓(xùn)練樣例之間的距離，選取與待分類目標(biāo)距離最近的K個(gè)訓(xùn)練樣例，根據(jù)K個(gè)選取樣例中占多數(shù)的類別來確定待分類樣例。距離類型有很多，大致有歐式距離

    作者：janwool
    2020-03-04 19:14:15
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