关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-06-04 对待分类样本x,根据与其最近或最相似的k个训练样本的类别标签来确定x的类别的分类方法是________。 A: Fisher线性判别 B: 决策树 C: k近邻分类法 D: 信息熵 对待分类样本x,根据与其最近或最相似的k个训练样本的类别标签来确定x的类别的分类方法是________。A: Fisher线性判别B: 决策树C: k近邻分类法D: 信息熵 答案： 查看 举一反三 K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A，从训练数据集中找到与其最相似的k个样本，利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。 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。 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。 最近邻算法根据k个最近邻的样本标签来决定待分类样本的标签时存在很多不同的策略（ ）。 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。
