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K-Nearest Neighbour (KNN)(2018-0

K-Nearest Neighbour (KNN)(2018-0

作者: 叨逼叨小马甲 | 来源:发表于2018-05-03 22:54 被阅读0次
  1. K nearest neighbour (KNN)
  • 定义:在一个数据集中,通过最近邻居将数据分类。
  • Distance metrics可以是Euclidean, city block, cosine, Chebychev等。
  • 无参数
  • 优点:简单,合逻辑
  • 缺点: 通过k来决定结果,可能k的选择不好;
    通常k越大,分类过程中的噪声影响越小,但类之间的边界也变得不清晰; 算法的准确率常常会被不相干特征或者噪声影响,以至于结果很糟糕;二类分类问题中,k为奇数常常能避免票数平等;尝试不同的k来检查敏感性,很重要。

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