k-近邻(k-Nearest Neighbor, 简称kNN)算法是一种常用的监督学习方法,其工作机制:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。通常在分类任务中,使用多数表决法(majority vote method, 也叫投票法),即选择这k个样本中出现最多的类别标签作为预测结果;在...
② 如果我们选取较大的k值,就相当于用较大邻域中的训练数据进行预测,这时与输入实例较远的(不相似)训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误,k值的增大意味着整体模型变得简单。 注:如果k=N(N为训练样本的个数),那么无论输入实例是什么,都将简单地预测它属于在训练实例中最多的类。 注:这时,模型非常简单,这...
它是一种惰性学习算法,因此不需要对所有数据点进行训练(仅使用K个最近邻来预测)。这使得KNN算法比其他需要使用整个数据集进行训练的算法(如支持向量机和线性回归等)要快得多。 由于KNN在进行预测之前不需要训练,因此可以无缝添加新数据。 使用KNN只需要两个参数,即K的值和距离函数。 缺点 KNN算法在处理高维数据时...
KNN算法是有监督分类方法,通过样本的K个近邻来判断该样本的取值。KNN算法中,参数K值的选取会对结果产生较大的影响。以下关于K值选取的说法中正确的有__A.如果K取值过
1 K最近邻 这部分即将要讨论的K最近邻和后面的有权重K最近邻算法在R中的实现,其核心函数 knn()与 kknn()集判别规则的“建立”和“预测”这两个步骤于一体,即不需在规则建立后再使用predict()函数来进行预测,可由knn()和 kknn()一步实现。 按照次序向knn()函数中依次放入训练集中各属性变量(除第12个变...
在k-近邻算法1、k-近邻算法2,k-近邻算法3三篇文章从实践上学习了k-近邻算法, 本文从理论上学习k-近邻算法。 k-近邻(k-Nearest Neighbor, 简称kNN)算法是一种常用的监督学习方法,其工作机制:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。通常在分类...