KNN学习笔记

概述

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单: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。

算法总结

k-邻近算法是分类数据最简单有效的算法。k-邻近算法是基于实例的学习,使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k-邻近算法必须保存全部数据集,如果训练数据集很大,必须使用大量的存储空间。此外,由于必须对数据集中的每个数据计算距离值,实际使用时可能非常耗时。

时间: 2025-01-02 09:11:00

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