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最近鄰居法采用向量空間模型來分類,概念為相同類別的案例,彼此的相似度高,而可以借由計算與已知類別案例之相似度,來評估未知類別案例可能的分類。 K-NN是一種基于實例的學習,或者是局部近似和將所有計算推遲到分類之后的惰性學習。k-近鄰算法是所有的機器學習算法中最簡單的之一。 查看詳情>>

訓練樣本是多維特征空間向量,其中每個訓練樣本帶有一個類別標簽。算法的訓練階段只包含存儲的特征向量和訓練樣本的標簽。 在分類階段,k是一個用戶定義的常數。一個沒有類別標簽的向量(查詢或測試點)將被歸類為最接近該點的k個樣本點中最頻繁使用的一類。 查看詳情>>

參數選擇 如何選擇一個最佳的K值取決于數據。一般情況下,在分類時較大的K值能夠減小噪聲的影響,但會使類別之間的界限變得模糊。一個較好的K值能通過各種啟發式技術(見超參數優化)來獲取。 查看詳情>>

屬性 原始樸素的算法通過計算測試點到存儲樣本點的距離是比較容易實現的,但它屬于計算密集型的,特別是當訓練樣本集變大時,計算量也會跟著增大。多年來,許多用來減少不必要距離評價的近鄰搜索算法已經被提出來。使用一種合適的近鄰搜索算法能使K近鄰算法的計算變得簡單許多。 查看詳情>>

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