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第三章：K近邻法

文章目录

    • K近邻法
        • 3.1K近邻简介
        • 3.2K近邻算法
        • 3.3K近邻误差率
        • 3.4K近邻三要素
          • 模型：
          • 距离度量：
          • K-值选择
          • 分类决策规则
        • 3.5kd树
        • 3.6kd树的构造算法
        • 3.7搜索kd树
          • 搜索kd树例子：

K近邻法

3.1K近邻简介

第三章：K近邻法_第1张图片

3.2K近邻算法

第三章：K近邻法_第2张图片

3.3K近邻误差率

第三章：K近邻法_第3张图片第三章：K近邻法_第4张图片第三章：K近邻法_第5张图片第三章：K近邻法_第6张图片

3.4K近邻三要素

模型：

第三章：K近邻法_第7张图片

距离度量：

第三章：K近邻法_第8张图片第三章：K近邻法_第9张图片

不同距离度量的选择，可以导致最近邻点也不同

K-值选择

第三章：K近邻法_第10张图片

分类决策规则

第三章：K近邻法_第11张图片

第三章：K近邻法_第12张图片

3.5kd树

第三章：K近邻法_第13张图片

3.6kd树的构造算法

第三章：K近邻法_第14张图片

第三章：K近邻法_第15张图片

  1. 排序：2,4,5,7,8,9，选择7划分区域

    第三章：K近邻法_第16张图片

  2. 选择：2 4 5 | 8 9，再次划分区域

    第三章：K近邻法_第17张图片

  3. 唯一

第三章：K近邻法_第18张图片

第三章：K近邻法_第19张图片

3.7搜索kd树

第三章：K近邻法_第20张图片

搜索kd树例子：

第三章：K近邻法_第21张图片

1.按照（7,2），（5,4），（4,7）找到“当前最近点”

第三章：K近邻法_第22张图片

2.回溯发现兄弟结点（2,3）有更近的距离，更新“当前最近点”

第三章：K近邻法_第23张图片

3.顺利回溯至根结点

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