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KNN K~近邻算法笔记

时间:2014-10-22 18:24:18      阅读:192      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:style   使用   sp   数据   on   工作   时间   size   算法   

K~近邻算法是最简单的机器学习算法。工作原理就是:将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签。一般来说,只提取样本数据集中前K个最相似的数据。通常K不大于20,最后选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,最为新的数据分类。


但是K~近邻算法必须保存全部的数据集,如果训练数据集很大,必须使用打量的存储空间。此外,由于必须对数据集中每个数据集计算距离值,实际使用起来会非常耗时间。

KNN K~近邻算法笔记

标签:style   使用   sp   数据   on   工作   时间   size   算法   

原文地址:http://blog.csdn.net/a352193394/article/details/40377883

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