knn是啥意思

Posted 2023-05-12

作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。

在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法（FWKNN，featureweightedKNN）。实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。

扩展资料：

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：

如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

参考资料来源：百度百科-邻近算法

参考技术A knn是什么意思
简介
KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 。
该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 。
KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分 。
核心思想
KNN算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合 。
算法流程
总体来说，KNN分类算法包括以下4个步骤：
①准备数据，对数据进行预处理 。
②计算测试样本点（也就是待分类点）到其他每个样本点的距离 。
③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点 。
④对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类。 参考技术B k最近邻算法（K nearest neighbors)本回答被提问者采纳

“？”是啥意思？在 Erlang 中是啥意思？ [复制]

【中文标题】“？”是啥意思？在 Erlang 中是啥意思？ [复制]

【英文标题】：What does "?" mean in Erlang? [duplicate]“？”是什么意思？在 Erlang 中是什么意思？ [复制]

【发布时间】：2020-10-27 09:54:44

【问题描述】：

我在erlang中看到很多代码前面都有一个问号，这是什么意思？是宏还是可以以其他方式使用？示例：

    Total, Pids = run(10, 20),
    ?assertEqual(200, Total),
    ?assert(processes_stopped(Pids)).

    or:

    ?MODULE

【参考方案1】：

当您尝试调用宏时，您需要添加名称开头的“？”。注意：宏可以创建有或没有参数。

【讨论】：

所以只在宏的上下文中使用？

@slahslah90 是的，这是正确的。