knn方法在训练和测试阶段分别进行哪些工作

发布网友发布时间：2022-04-21 18:27

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热心网友时间：2023-11-06 01:14

摘要kNN工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常在分类任务中使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离的远近进行加权平均或加权投票。咨询记录 · 回答于2021-10-17knn方法在训练和测试阶段分别进行哪些工作您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~1.knn算法定义邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN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KNN 是 supervised learning， non parametric（无参数） instance-based（基于实例） learning algorithm.该算法流程如下：1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2）按照距离的递增关系进行排序；3）选取距离最小的K个点；4）确定前K个点所在类别的出现频率；5）返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。kNN工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常在分类任务中使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离的远近进行加权平均或加权投票。希望我的解答对你有所帮助！希望给个赞，生活不易养家糊口