KNN算法的分类原理有()。
A: 把已经分类或需要分类的样本在定义的特征空间上表征
B: 需要分类的样本选择特征空间上和自己最邻近的K个样本
C: 需要分类的样本的类别就是这K个样本中最多的那个类别
A: 把已经分类或需要分类的样本在定义的特征空间上表征
B: 需要分类的样本选择特征空间上和自己最邻近的K个样本
C: 需要分类的样本的类别就是这K个样本中最多的那个类别
举一反三
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- 下面哪个是目标检测的过程？ A: 样本选择与预处理->;区域选择->;特征获取->;分类器分类 B: 样本选择与预处理->;特征获取->;分类器分类->;区域选择 C: 区域选择->;样本选择与预处理->;分类器分类->;特征获取 D: 区域选择->;样本选择与预处理->;特征获取->;分类分类
- KNN分类的时候,对新的样本,根据其k个最近邻的训练样本的类别,通过多数表决等方式进行预测。
- 分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。