Chris_Chen

摘要： 简单的说，K 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 <! more K 近邻算法的一般流程： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： 计算已知类别数据集中的点 阅读全文