knn算法中k值的理解

时间 2020-12-27

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knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较，寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像，将该图像的标签给这张预测图片。实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值，然后将得到的像素矩阵各元素相加，找到结果中的最小值，我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近。上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种情况，这种让一个最小值来决定预测图像标签的方法有些绝对化，容易在某种巧合下产生错误的

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1. kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法
2. 机器学习算法（7）——K近邻(KNN)与K均值(K-means)算法
3. K-近邻算法（KNN）
4. k-近邻算法(KNN)
5. K最近邻算法（KNN）
6. ML-k邻近算法(kNN)
7. k-Nearest Neighbors(KNN)算法
8. K近邻算法-KNN
9. （转）K-近邻算法（KNN）
10. kNN k-最近邻算法
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