K近邻算法学习
2023-09-14 09:11:22 时间
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1.思想
k近邻法输入为实例的特征向量,输出为实例的类别。算法思想是,给定训练数据集,对应输入空间的各个数据点,要判断一个新的数据点的分类,则取目标数据点最近的k个数据点,
然后统计这k个数据点中每个分类各占多少,并取数量最多的那个分类作为目标数据点的分类。
//我存在的问题是,对于初始化的时候,第一二个点是如何确定类呢?如何初始化的?这整个算法是一个迭代的过程吗?
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