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K-临近算法
2022-10-30 16:15:07
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K-临近算法
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大纲/内容
K-临近算法（K Nearest Neighbors）
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原理
当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别判断x属于哪个类别
随着k的增大，错误率先降低再升高
特性
非参
不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据作出任何的假设
与之相对的是线性回归
惰性
没有明确的训练数据的过程
优劣
优点
算法简洁明了
训练时间短
预测效果好
对异常值不敏感
缺点
内存要求高
预测阶段可能慢
对不相关的功能和数据规模敏感
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K-临近算法
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