k 近邻算法不需要事先学习分类模型,但是当需要预测新样本类别属性的时 ,需要加载所有训练数据。这句话是对的吗
时间: 2023-06-19 10:09:16 浏览: 39
对的。k近邻算法不需要进行模型训练,但是需要将所有的训练数据加载到内存中,以便在预测时使用。当需要对新样本进行分类时,算法需要计算该样本与所有训练样本之间的距离,并选取距离最近的k个训练样本进行投票,最终将新样本归为票数最多的类别。因此,k近邻算法的主要缺点是需要大量的内存和计算资源,尤其是当训练数据集非常大时。
相关问题
k 近邻方法不需要事先学习分类模型,当需要预测的时候,根据预测样本的特性和已知训练数据集中的数据进行类别的判断。
是的,K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的非参数分类方法,不需要事先训练模型。它通过计算预测样本与已知训练数据集中各个数据样本之间的距离来确定K个最近邻居(K为一个正整数,一般不大于20),然后根据这K个最近邻居的类别来预测该预测样本的类别。因此,KNN方法具有较好的灵活性和可解释性。
K近邻适合有十几个特征但是训练数据少(大概为80个)的二分类样本吗
在有十几个特征但是训练数据少(大概为80个)的情况下,k近邻算法是一种可以考虑使用的机器学习算法。
k近邻算法是一种基于实例的学习方法,它根据样本之间的距离进行分类。在数据量较小的情况下,k近邻算法可以获得较好的分类效果,并且可以处理高维数据。
然而,k近邻算法的计算复杂度较高,在处理大规模数据集时效率较低。此外,k近邻算法对于训练数据中的噪声敏感,可能会出现过拟合的情况。因此,在使用k近邻算法时需要注意数据预处理和模型参数的选择,以避免过拟合和提高算法的效率。
综上所述,k近邻算法可以考虑用于有十几个特征但是训练数据少的情况下的二分类问题,具有较好的分类效果和处理高维数据的能力。但需要注意计算复杂度和噪声敏感性的问题。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)