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machine learning KNN

本博客是机器学习实战的读书笔记......

数据挖掘十大算法:C4.5决策树 k-means 支持向量机SVM Apriori 最大期望法EM PageRank算法 AdaBoot算法 K-邻近算法(KNN)

朴素贝叶斯算法NB 分类回归树(CART算法)

 

k-邻近算法

首先,其最终是选择频率最高的类别作为当前点的预测分类,属于监督式学习....

  1. 计算数据集中的点与当前点的距离
  2. 按照点距离递增次序..排序
  3. 选取与当前距离最小的K个点
  4. 确定当前K个点所对应类别出现的概率
  5. 返回前K个点出现的频率最高的类别作为当前点的预测分类..

k-临近算法是分类算法里面最简单有效的算法,k-近邻算法必须保存全部的数据集,需要大量的存储空间,也无法得知平均实例样本和典型实例样本具有什么特征..

 

 

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