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。
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。
- 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
- k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（ ），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。 A: 独立性假设 B: 邻近性假设 C: 相关性假设 D: 选项都包括
- k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（ ），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。 A: 独立性假设 B: 邻近性假设 C: 相关性假设 D: 选项都包括
- 对k邻近分类法（k-NN）的分类性能起决定性影响的因素是（ ）。 A: 测试样本的位置 B: 测试样本的邻近样本的位置 C: k的个数 D: 测试样本的个数