KNN算法,首先计算已知类别数据集中的点与当前点之间的______ ,然后,按距离递增次序______ ,选取与当前点距离最小的k个点,统计前k个点所在的类别出现的______ ,返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
举一反三
- KNN分类算法返回前k个点出现频率最____的类别作为当前点的预测分类。
- 如下哪些是K-近邻算法的步骤： A: A: 选择K个不同的数据点作为质心 B: B: 计算查询样本点与数据中的每个样本点之间的距离 C: C: 根据从最小到最大的距离对集合按升序进行排序,从中选取前K个条目 D: D: 获取所选K个条目的标签, 返回K个标签的平均值或出现频率最高的类
- 假设，我们有如下分成三类的数据，使用KNN算法（k=4），计算点（6,5）所属的类别应是（欧式距离）：[img=715x501]1803103fccd5362.png[/img] A: 类别2 B: 类别1 C: 类别3 D: 不确定
- 按照KNN的决策过程，请选择5个步骤正确的排序1、按照距离的远近排序2、计算测试对象到训练集中每个对象的距离3、统计这k个邻居的类别频率4、选取与当前测试对象最近的k的训练对象，作为该测试对象的邻居5、k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别 A: 2 ,1 ,4 ,3 ,5 B: 3, 4,5,2,1 C: 1,2,4,3,5 D: 2,1,3,4,5
- KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候,根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。(<br/>)