测试样本 ,基于距离度量 基于与之最近的K个训练样本的信息 预测其类别
分类:投票法(加权
回归:平均法(加权
通常k是不大于20的整数
优点:
简单好用,精度高,理论成熟,训练时间开销为0;
可处理分类与回归问题;可用于数值型数据和离散型数据;
无数据输入假定;对异常值不敏感
缺点:
计算复杂性高;空间复杂性高;
不适合样本不平衡问题;
最大的缺点是无法给出数据的内在含义。
|
楼主: lll?
|
538
1
[新手尝试] k-nearest neighbor 有监督 |
|
小学生 0%
-
|
| ||
|
|
| ||
jg-xs1京ICP备16021002号-2 京B2-20170662号
京公网安备 11010802022788号
论坛法律顾问:王进律师
知识产权保护声明
免责及隐私声明


