1.认识KNN算法 K近邻算法是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中,KNN算法假设给定的训练集的实例类别已经确定,对于新来的实例,KNN算法根据其k个最近邻的训练集实例的类别,通过多数表决等方式对新实例的类别进行预测。 2.算法原理 通用步骤 计算测试数据与各个训练数据之间的距离; 按照距离的递增关系进行排序; 选取距离最小的K
KNN分类器是一种基于实例的学习算法,该算法的基础是计算关注对象对之间的距离函数,如欧式距离、余弦等.KNN分类器算法已经被广泛应用.在进行分类计算时,首先计算训练数据的K最近邻,然后根据近邻的分类,将测试数据的样本到其K近邻的相似度合在一起来判断,将测试样本归为与其相似度最高的类.在这里,将每个近邻文档相对...
一种基于KNN和多元线性回归的锂电池寿命预测方法,步骤1、对历史电池容量和历史SOH值进行预处理,确定KNN的初始聚类数和中心值,通过kNN输出聚类后的数据;步骤2、构建多元线性回归预测模型:利用回归系数构建出相应的多元线性回归模型,将聚类后的数据传入构建的多元线性回归模型,得到训练后的多元线性回归模型;步骤3、对训练...
首先,SVM-KNN组合模型的查全率为87.8%,稍微低于另外两个模型,说明该模型判定的正常企业占全部正常企业的比重略低于另外两个模型。同时,SVM-KNN组合模型的第一误差率稍微高于另外两个模型的第一误差率,但SVM-KNN组合模型的第一误差率属于合理...
- 缺失值处理:系统缺失值(如数值型“·”)需替换或用KNN填补 - 异常值筛选:用“数据-排序”功能快速定位极端值(如年龄>100) 误区2:方法选错=结论失真!这些陷阱别踩 典型翻车案例:用卡方检验分析“用户收入”与“产品评分”,结果显著但实际数据不满足独立性假设。