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机器学习基础(四)

KNN算法

KNN:K-Nearest Neighbor,最近领规则分类。

  • 为了判断位置实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照选择参数K。
  • 计算未知实例与所有已知实例的距离。(一般采用欧氏距离)
  • 选择最近K个已知实例。
  • 根据少数服从多数的投票法则,让未知实例归类为K个最近邻样本中最多数的类别。

缺点

  • 算法复杂度较高(需要比较所有已知实例与要分类的实例)。

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