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2017年10月16日
k-近邻法(kNN)
摘要: 原理: 已知一个训练样本集(有标签),计算待测试样本与所有训练样本的距离。 按距离从小到大进行排序并取前 k 个,统计 k 个中出现次数最多的分类为分类结果。 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
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posted @ 2017-10-16 15:58 佐佐吧
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