百度试题 题目请分析下K近邻算法的优缺点?相关知识点: 试题来源: 解析 K近邻算法的优点是:逻辑简单,容易理解。对近邻算法的抗噪能力也做了一些改进。但缺点是:K值的选取比较主观,而且仍然避免不了噪声数据的干扰。反馈 收藏
K近邻算法具有以下优点:简单易懂、易于实现、分类时计算量较小、可以发现非线性关系、对数据分布、特征选择没有特定要求。但也存在一些缺点:对数据集的代表性要求高、计算量随样本数量的增加而增加、对异常值和噪声比较敏感、对高维数据的效果不理想等。反馈 收藏 ...
●适应性强:可以很好地处理多分类问题,并且对于噪声数据有一定的鲁棒性。 缺点 ●计算成本高:需要计算待分类样本与训练集中每个样本的距离,当训练集很大时,计算量巨大。 ●存储成本高:需要存储全部训练数据。 ●受K值影响大:K的选择对分类结果有显著影响,选择不当可能会导致过拟合或欠拟合。 KNN算法的变种 为了克服...
1、k-近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法,它可以解决多分类的问题;另外,它的整体思想简单,效果强大。它也可以用来解决回归问题,使用的库函数为KNeighborsRegressor 2、k-近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题,但是它也有很多的缺点,具体主要有以下几个方面: (1)效率低下: 对于每一个预测数据都需要O(mxn)...
算法缺点: (1)计算量太大,尤其是特征数非常多的时候。每一个待分类文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能得到它的第K个最近邻点。 (2)可理解性差,无法给出像决策树那样的规则。 (3)是慵懒散学习方法,基本上不学习,导致预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢。
K近邻算法思路简单直观:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。K近邻的优点是:不对数据分布有任何前提假设、不需要进行训练、思想简单、应用广泛、适用范围广。其缺点是:过度依赖距离度量函数和K值的选择、计算量大、所需内存大、可解释...
k近邻算法的优缺点：KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。当样本不平衡...
K近邻算法的缺点,基本的 k近邻算法每预测一个“点”的分类都会重新进行一次全局运算,对于样本容量大的数据集计算量比较大。而且K近邻算法容易导致维度灾难,在高维空间中计算距离的时候,就会变得非常远;样本不平衡时,预测偏差比较大,k值大小的选择得依靠经验或者交叉验证得到。k的选择可以使用交叉验证,也可以使用网格搜索...
#K近邻算法的分类算法 classifier=neighbors.KNeighborsClassifier()#K近邻算法的回归算法 regressor=neighbors.KNeighborsRegressor() 3.K近邻算法的优缺点 3.1优点 (1)可处理分类问题和回归问题。 (2)适合大样本情况下的自动分析。 3.2缺点 (1)计算量大。 (2)样本不平衡时,对稀少类的分率准确率较低。
k近邻法的核心思想是,如果一个样本在特征空间的k个最相邻样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。k近邻的优点简单,易于理解,....