K最近邻算法步骤包括
A: 算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离
B: 找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻
C: 做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类
A: 算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离
B: 找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻
C: 做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类
举一反三
- 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
- k近邻学习是一种常用的无监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测（）
- k近邻分类器中参数k的含义是( _______)的数目。 A: 最近邻居 B: 训练样本 C: 类 D: 测试样本
- 【多选题】以下哪些是k近邻分类器的优化算法:( ) A: 快速k近邻算法 B: k近邻算法 C: 最近邻算法 D: 压缩k近邻算法
- 【多选题】以下哪些是K近邻分类器的优化算法？ A. 快速K近邻算法 B. 压缩近邻法 C. 最近邻算法 D. K近邻算法