knn是什么意思？KNN通過測量不同特征值之間的距離進行分類。其思想是：如果特征空間中k個最相似的樣本大部分屬于某一類別，那么該樣本也屬于該類別。優(yōu)點：①訓練時間復雜度低于支持向量機等算法，僅為O（n

knn是什么意思？

KNN通過測量不同特征值之間的距離進行分類。其思想是：如果特征空間中k個最相似的樣本大部分屬于某一類別，那么該樣本也屬于該類別。

優(yōu)點：

①訓練時間復雜度低于支持向量機等算法，僅為O（n）

②與樸素貝葉斯等算法相比，它對數(shù)據(jù)無假設(shè)，精度高，對異常值不敏感

③KNN主要依賴于周圍有限的相鄰樣本，而不是孤立樣本與判別類域的方法相比，KNN方法更適合于類域重疊或重疊較多的樣本集

缺點

①計算復雜度高；空間復雜度高；

②樣本不平衡時稀有類別預測精度低

③可解釋性差，無法給出決策樹等規(guī)則。

KNN算法中K是怎么決定的？

K-最近鄰（KNN）分類算法是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個最相似的樣本大部分屬于某一類別，則該樣本也屬于該類別。

k-means和knn算法的區(qū)別？

在分類：KNN（k-最近鄰）訓練階段：記住所有點測試階段：計算新點a和原始數(shù)據(jù)預測中每個點之間的歐氏距離：找到離點a最近的k點，看哪個分類點k點屬于最多，然后將點a劃分為該類缺點：SVM（支持向量機）在測試階段花費的時間太長，KNN與機器學習的區(qū)別在于logistic回歸更像分類算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用后驗損失。這兩個損失函數(shù)的目的是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點的權(quán)重。支持向量機是稀疏的，因為它通過支持向量機。Logistic回歸通過使用權(quán)重來降低異常值的權(quán)重。