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简述KNN最近邻分类算法的过程
简述KNN最近邻分类算法的过程
发布时间:
2025-06-17 15:09:21
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(
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答案:
1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);2.对上面所有的距离值进行排序;3.选前k个最小距离的样本;4.根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别;
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最近邻算法预测过程计算复杂度高主要是因为要计算待分类样本和其他所有样本的距离。( )
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最近邻算法选择k个近邻时,k一般大于1。( )
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K最近邻算法的基本思想是“近朱者赤、近墨者黑”。( )
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