怎么做一网站,海丰县网站设计,聊城企业做网站推广,图库网站建设【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法距离度量选择与数据维度归一化 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法k值的选择 【k近邻】 Kd树的构造与最近邻搜索算法 【k近邻】 Kd树构造与最近邻搜索示例 k近邻算法#xff08;K-Nearest Neig… 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法距离度量选择与数据维度归一化 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法k值的选择 【k近邻】 Kd树的构造与最近邻搜索算法 【k近邻】 Kd树构造与最近邻搜索示例 k近邻算法K-Nearest Neighbors简称KNN是一种常用的监督学习算法可以用于分类和回归问题。在OpenCV中KNN算法的函数为cv.ml.KNearest_create()。 k值的选择
选择较小的k值 噪声敏感K值的减小意味着着整体模型会变得复杂容易发生过拟合情况学习的近似误差(approximation error)会减小但学习的估计误差(estimation error)会增大 过拟合在训练集上准确率非常高而在测试集上准确率低 选择较大的k值 K值的增大意味着整体的模型会变得简单学习的估计误差(estimation error)会减小但学习的近似误差(approximation error)会增大 合理的选择方式一般先选取一个较小的k值然后采取交叉验证法来选取最优的k值即实验调参类似于神经网络通过调整超参数来得到一个较好的层数。 k近邻算法优缺点
优点 精度高对异常值不敏感无数据输入假定缺点 计算复杂度高空间复杂度高
