作為一種非參數的分類算法,k-近鄰(knn)算法是非常有效和容易實現的.它已經廣泛應用於分類、回歸和模式識別等.在應用knn算法解決問題的時候,要注意兩個方面的問題——樣本權重和特徵權重.利用svm來確定特徵的權重,提出了基於svm的特徵加權算法(fwknn,featureweightedknn).實驗表明,在一定的條件下,fwknn能夠極大地提高分類準確率。
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knn流程:knn算法優缺點[朗讀]
k最近鄰(k-nearestneighbour,knn)分類算法,是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學習算法之一.該方法的思路是:如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別。
給樣本數據集t={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24}t={18},k=41.n={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=62.d={3},比較,n={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=153.d={20},比較。
k最近鄰(k-nearestneighbour,knn)分類算法,是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學習算法之一.該方法的思路是:如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別。
對流程的優化,不論是對流程整體的優化還是對其中部分的改進,如減少環節、改變時序,都是以提高工作質量、提高工作效率、降低成本、降低勞動強度、節約能耗、保。