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。
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knn流程:knn算法优缺点[朗读]
k最近邻(k-nearestneighbour,knn)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
给样本数据集t={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24}t={18},k=41.n={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=62.d={3},比较,n={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=153.d={20},比较。
k最近邻(k-nearestneighbour,knn)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
对流程的优化,不论是对流程整体的优化还是对其中部分的改进,如减少环节、改变时序,都是以提高工作质量、提高工作效率、降低成本、降低劳动强度、节约能耗、保。