51CTO博客已为您找到关于knn算法的优缺点的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及knn算法的优缺点问答内容。更多knn算法的优缺点相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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。 (2)KNN模型的三个要素 kNN算法模型实际上就是对特征空间的的划分。模型有三个基本要素:距离度量、K值的选择和分类决策规则的决定。 距离度量距离定义为: 一般使用欧式距离:p = 2的个情况 K值的选择 一般根据经验选择,需要...
KNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由Cover和Hart于1968年提出,是最简单的机器学习算法之一。其优点是: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、适用范围广等;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、可解释性差、预测速度慢等。 优点 不对数据分布...
缺点:1. 计算量大:KNN算法在预测阶段需要计算待预测样本与所有训练样本之间的距离,这导致在大数据集上运行时计算成本非常高。随着数据量的增加,算法的效率会显著下降。2. K值选择困难:KNN算法中的K值是一个关键参数,它直接影响到算法的预测性能。然而,选择合适的K值并不容易,通常需要通过交叉验证...
KNN是一种基于实例的学习,属于懒惰学习,即没有显式学习过程。 要区分一下聚类(如Kmeans等),KNN是监督学习分类,而Kmeans是无监督学习的聚类,聚类将无标签的数据分成不同的簇。 KNN算法三要素 距离度量 特征连续:距离函数选用曼哈顿距离(L1距离)/欧氏距离(L2距离) ...
KNN属于一种监督学习的分类算法,用于训练的数据集是完全正确且已分好类的。 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。KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由邻居来推断出类别。
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的学习,或局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。其优点在于原理简单,易于理解和实现,无需估计参数,无需训练,且特别适合对稀有事件进行分类。此外,KNN算法对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,效果较优。然而,KNN算法也存在一些缺点...
KNN算法缺点: 一、 KNN算法是懒散学习方法(lazy learning,基本上不学习),一些积极学习的算法要快很多。 二、 类别评分不是规格化的(不像概率评分)。 三、 输出的可解释性不强,例如决策树的可解释性较强。 四、 该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小...
参考解析: KNN算法是最简单有效的分类算法,且容易实现;KNN对于随机分布的数据集分类效果较差,对于类内间距小,类间间距大的数据集分类效果好,而且对于边界不规则的数据效果较好。;KNN对于样本不均衡的数据效果不好,需要进行改进;K值的选取非常重要 AI解析 重新生成最新...