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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。
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。
发布时间:
2025-03-02 21:45:57
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错误
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1.
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。
2.
KNN算法中k值选取的方法?
3.
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
4.
kNN算法中,选择较大的k值“学习”的估计误差会减小。()
5.
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。( )
6.
一般KNN最近邻方法在()的情况下效果较好?
7.
影响K近邻算法分类效果的因素有
8.
噪声按性质分类
9.
在进行分类汇总前必须对数据清单中的分类字段进行
10.
分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称,常用的分类算法有()
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