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机器学习十大算法：kNN

更新时间：2020-08-03 18:05:52 大小：890K 上传用户：xuzhen1查看TA发布的资源 标签：机器学习 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

One of the simplest and rather trivial classifiers is the Rote classifier, which memorizes the entire training data and performs classification only if the attributes of the test bject exactly match the attributes of one of the training objects. An obvious problem with this approach is that many test records will not be classified because they de not exactly match any of the training records. Another issue arises when two or more training records have the same attributes but different class labels A more sophisticated approach, k-nearest neighbor (ANN) classification[ 10 11, 211
finds a group of k objects in the training set that are closest to the test object, and bases the assignment of a label on the predominance of a particular class in this neighborhood. This addresses the issue that, in many data sets, it is unlikely that one object will exactly match another

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