knn流程:knn算法优缺点[朗读]

作为一种非参数的分类算法,k-近邻(knn)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用knn算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重.利用svm来确定特征的权重,提出了基于svm的特征加权算法(fwknn,featureweightedknn).实验表明,在一定的条件下,fwknn能够极大地提高分类准确率。