K-临近算法
2022-10-30 16:15:07 20 举报AI智能生成
K-临近算法
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大纲/内容
K-临近算法（K Nearest Neighbors）
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原理
当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别判断x属于哪个类别
随着k的增大，错误率先降低再升高
特性
非参
不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据作出任何的假设
与之相对的是线性回归
惰性
没有明确的训练数据的过程
优劣
优点
算法简洁明了
训练时间短
预测效果好
对异常值不敏感
缺点
内存要求高
预测阶段可能慢
对不相关的功能和数据规模敏感
相关模块
numpy
np.array()
shape
tile
argsort
zeros
ones
min
max
operator
itemgetter()
matplotlib
font_manager
FontProperties
pyplot
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scatter
set
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ylabel
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函数
dict
sorted
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