優缺點：
優點： 精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定
缺點： 計算複雜度高、空間複雜度高
適用數據範圍： 數值型和標稱型
僞代碼
對未知類別屬性的數據集中的每個點依次執行以下操作：
- 計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離
- 按照距離遞增次序排序
- 選取與當前點距離最小的k個點
- 確定前k個點所在類別的出現頻率
- 返回前k個點出現頻率最高的類別作爲當前點的預測分類
機器學習(二)-k-近鄰算法
發表評論
所有評論
還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章