KNN算法中k值选取的方法？
KNN算法中k值选取的方法？
发布时间：2024-12-21 13:16:09
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- 1.KNN算法中k值选取的方法？
- 2.kNN算法中，选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。（）
- 3.k近邻算法中，如果k值选取过小，则结果会对噪声点的影响特别敏感。( )
- 4.KNN分类中K的取值会影响分类结果，并且该KNN对噪声数据敏感。
- 5.对于k近邻算法,关于k值,以下说法正确的是
- 6.以下关于K-近邻算法描述不正确的是（ ）A.K-近邻算法是一种监督学习算法B.K-近邻是一种“近朱者赤，近墨者黑”的算法C.为了保证算法的准确性，k-近邻的k值越大越好D.K-近邻算法中的K值的取值影响着预测的结果
- 7.K-近邻算法当K值过小时，容易受异常点影响。
- 8.K-近邻算法当K值过小时,容易受异常点影响（）
- 9.K近邻算法的基本要素不包括（ ）
- 10.k-近邻分类算法（k Nearest Neighbors，简称kNN）通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取与待分类元组距离最近的k个训练数据，k中哪个类别训练数据占多数，则待分类元组就属于哪个类别
