机器学习之KNN算法（B站学习总结）

KNN简介 为了判断未知实例的类别，以全部已知类别的实例做为 参照选择参数Kweb 计算未知实例与全部已知实例的距离(欧式距离)算法 选择最近K个已知实例ide 根据少数服从多数的投票法则(majority-voting) ,让 未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别svg 算法缺点： 算法复杂度较高(须要比较全部已知实例与要分类的实例) 当其样本分布不平衡时,好比其中一类样本过大(实例数量

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