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。(
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举一反三
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 近邻法的模式识别中,对于样本x,只要比较其与已知样本的欧式距离,离其最近的样本的类别就是x的类别。