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2018-12-16 阅读量: 1048
KNN 算法优点和缺点

1) 优点

 简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练;

 适合样本容量比较大的分类问题

 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签),例如根据基因特征来判断其功能

分类, kNN 比 SVM 的表现要好

2) 缺点

 懒惰算法,对测试样本分类时的计算量大,内存开销大,评分慢;

 可解释性较差,无法给出决策树那样的规则

 对于样本量较小的分类问题,会产生误分

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