最近邻算法怎么理解_CDA答疑社区

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2019-01-14 阅读量: 657

最近邻算法怎么理解

最近邻方法背后的原理是从训练样本中找到与新点在距离上最近的预定数量的几个点，然后从这些点中预测标签。这些点的数量可以是用户自定义的常量（K-最近邻学习），也可以根据不同的点的局部密度（基于半径的最近邻学习）。距离通常可以通过任何度量来衡量： standard Euclidean distance（标准欧式距离）是最常见的选择。Neighbors-based（基于邻居的）方法被称为非泛化机器学习方法，因为它们只是简单地”记住”了其所有的训练数据（可能转换为一个快速索引结构，如Ball Tree或KD Tree）。

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