KNN理论

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k邻近算法(k-nearest neighbors)是一种懒惰算法,不需要进行训练,每次对一个新的未知的数据,对所有已知的数据求欧氏距离,在小于一定距离x之内的样本进行级数,计数最多的就认为未知数据的分类。

KNN的复杂度很高,每次需要遍历所有的数据,并且将每一纬度都进行计算,而且距离x选取的不同会对最后的答案有很大的影响,可能因为x的不同导致样本分类错误,以及范围内计数最多的不一定就是正确的分类

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以上是关于KNN理论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

算法学习笔记:knn理论介绍

KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类

⭐ (理论和代码相结合)KNN(最近邻)算法——分类问题和回归问题都能做的算法

基于 KNN 算法的贝叶斯分类器

KNN

1. KNN算法