監督學習--k近鄰算法
2017-07-20 15:18:25
k近鄰（k-Nearest Neighbour, 簡稱kNN）學習是一種常用的監督學習方法，其工作機制非常簡單，對某個給定的測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個‘鄰居’的信息進行預測。一般來說，在分類中采用‘投票法’，即選擇的這k個樣本中出現最多的類別標記作為預測結果。
優點：精度高，對異常值不敏感，無數據輸入假定；
缺點：計算復雜度高、空間復雜度高；（對每個輸入測試樣本，需要計算其和所有訓練樣本的距離，並從中選擇k個最相近的）
適用的數據範圍：連續型和離散型
監督學習--k近鄰算法
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