分类器的两种学习方法：
积极学习法：利用训练数据集，建立属性集和类变量之间的模型。
消极学习法：不对训练数据集进行建模，而是在待分类记录进入后，计算试样例和训练样例的相似度。
最邻近分类器就是一种消极学习方法。
具体算法：
对于每个试样例，计算它与所有样例之间的距离（相似度）2.4，规定最邻近训练样例为k个，k个训练样例构成最邻近列表。为了降低k的影响，利用试样例和训练样例之间的距离进行加权，从而降低算法的边界敏感。
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积极学习法：利用训练数据集，建立属性集和类变量之间的模型。
消极学习法：不对训练数据集进行建模，而是在待分类记录进入后，计算试样例和训练样例的相似度。
最邻近分类器就是一种消极学习方法。
具体算法：
对于每个试样例，计算它与所有样例之间的距离（相似度）2.4，规定最邻近训练样例为k个，k个训练样例构成最邻近列表。为了降低k的影响，利用试样例和训练样例之间的距离进行加权，从而降低算法的边界敏感。
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算法简介 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘[https:/...
背景：属性集和类变量之间的关系是不确定的，其一，噪声数据的干扰；其二，出现某些影响分类的因素没有包含在属性集中。因...
layout: posttitle: 数据挖掘基本概念 --《数据挖掘导论》categories: Coursed...
本文标题：《数据挖掘导论》CH5.2最邻近分类器
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vcdztctx.html
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