实验二 KN近邻估计法

好的，你想了解 KN 近邻估计法的实验二，我可以为你提供一些简要的介绍。

KN 近邻估计法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过比较待分类样本与已知类别的样本之间的距离来确定待分类样本的类别。在实验二中，我们主要探究了 KN 近邻估计法在分类问题上的应用。

实验二主要包括以下内容：
1. 数据的预处理：将原始数据进行处理，如去除缺失值、处理异常值等。
2. 数据集的划分：将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于构建 KN 近邻分类器，测试集用于评估分类器的性能。
3. KN 近邻分类器的构建：根据训练集中的样本，计算待分类样本与每个训练样本之间的距离，并选取距离最近的 k 个训练样本作为其邻居，再根据邻居的类别进行投票，最终确定待分类样本的类别。
4. 分类器的性能评估：使用测试集对构建的 KN 近邻分类器进行性能评估，计算分类器的准确率、精确率、召回率等指标。

以上是实验二 KN 近邻估计法的简要介绍，希望对你有所帮助。如果你有其他问题，可以随时问我。