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。
高
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
- 下列关于KNN算法描述正确的是( )。 A: KNN分类的结果与K值无关 B: KNN分类的结果随着K值的增大而更加准确 C: KNN分类的结果随着K值的增大而更加不准确 D: KNN算法需要事先确定K值
- KNN算法也就是K近邻算法,可以用于分类和回归。(<br/>)
内容
- 0
KNN算法中，K的取值对最终分类效果没有影响。
- 1
One-vs-rest逻辑回归分类法中，假设有n个类别，那么就会建立n个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。进行预测时，利用这n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。
- 2
KNN算法的分类原理有()
- 3
【多选题】有关KNN算法的K值选择,下列说法正确的是 A. K值选择的不同会对算法结果产生影响 B. 随着K值的增大，KNN的分类效果逐渐提升；在达到某个临界点之后分类效果会降低 C. 当K值与样本数量相同时，KNN分类效果最好 D. 一般采用交叉验证的方式确定K值
- 4
KNN算法是K邻近算法,常被用于分类问题的算法;是非参数、基于实例的算法。这种说法是否正确?