K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种常用的分类算法,它的优缺点如下: 优点: 简单易理解:KNN算法的原理简单,易于理解和实现。 适用性广泛:KNN算法可以用于分类和回归问题,适用于各种类型的数据集。 无需训练:KNN算法是一种基于实例的学习方法,不需要进行显式的训练过程,节省了训练时间。 鲁棒性好:KNN算法...
K最近邻(KNN)分类算法的优点是简单易懂、适用于多分类问题以及适应非线性数据;缺点是计算复杂度高、对异常值敏感、需要大量内存和预测速度慢。针对缺点可以采取降维处理、异常值处理、使用近邻加速算法和数据采样等方法进行改进。