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K-近邻(KNN)算法的简要介绍

日期:2022-07-15 20:31
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摘要:在软件开发中,mg555娱乐娱城(中国)有限公司会应用不同的算法,在算法介绍的过程中,小编通过介绍不同的算法来帮助广大客户选择。 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法一个比较经典的算法, 一般来说KNN算法是相对比较容易理解的算法之一

在软件开发中,mg555娱乐娱城(中国)有限公司会应用不同的算法,在算法介绍的过程中,小编通过介绍不同的算法来帮助广大客户选择。

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法一个比较经典的算法, 一般来说KNN算法是相对比较容易理解的算法之一。

  • 定义

如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中邻近)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。

来源:KNN算法早期是由Cover和Hart提出的一种分类算法

  • 距离公式

两个样本的距离可以通过欧式距离的公式进行计算。

KNN算法的优点:

  • 简单有效
  • 训练的代价低
  • 适合类域交叉样本
  • 适合大样本自动分类