数据挖掘-KNN
KNN 近邻算法：测量不同特征值之间距离进行分类
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| 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 | 数值型，标称型 |
步骤
存在一个训练集，并且每个数据都存在标签
输入没有标签的新数据
将新数据与训练集特征进行比较
提取训练集中特征最相似的分类标签分类
一般只选择训练集中的前 K 个最相似数据
- 标题: 数据挖掘-KNN
- 作者: Spike Zhang
- 创建于 : 2017-03-06 21:53:20
- 更新于 : 2024-07-13 09:46:17
- 链接: https://chaosbynn.github.io/2017/03/06/数据挖掘-KNN/
- 版权声明: 本文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 进行许可。
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