机器学习实战-第2章(k-近邻算法)
来源:互联网 发布:revit 会不会出mac版本 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 10:33
机器学习实战-第2章(k-近邻算法)
2.1k-近邻算法概述
简单地说,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。
k-近邻算法(kNN):
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。
工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
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