KNN算法和ENN算法的区别
时间: 2023-12-19 17:32:29 浏览: 37
KNN算法和CNN算法的区别在于CNN算法是对KNN算法的一种改进,主要是为了减少KNN算法的存储需求。CNN算法通过选择原始训练集的子集来表示数据中的所有类别,这个子集被用作KNN规则的新的、压缩过的训练集。CNN算法从一个空集开始,从原始训练集中逐个添加样本到这个集合中,只有当当前KNN规则使用已经在压缩集合中的样本对其进行分类时出现错误时,才会添加每个样本。这个过程一直持续到没有更多的样本可以添加而不会导致分类错误。得到的压缩集比原始训练集小得多,但在与KNN规则一起使用时仍然提供良好的分类准确性。
相关问题
knn算法和kmeans算法
KNN算法和KMeans算法是两种常见的机器学习算法,它们的应用场景和实现方式有所不同。
KNN算法是一种基于实例的学习方法,它通过计算样本之间的距离来确定新样本所属的类别。具体来说,对于一个新样本,KNN算法会在训练集中找到与其最近的K个样本,然后根据这K个样本的类别来预测新样本的类别。KNN算法的优点是简单易懂,适用于多分类问题和非线性分类问题,但是需要大量的计算资源和存储空间。
KMeans算法是一种聚类算法,它将数据集划分为K个簇,每个簇包含距离最近的若干个数据点。具体来说,KMeans算法首先随机选择K个中心点,然后将每个数据点分配到距离最近的中心点所在的簇中,接着重新计算每个簇的中心点,并重复以上步骤直到收敛。KMeans算法的优点是速度快、可解释性强,但是需要事先确定簇的数量K,并且对初始中心点的选择比较敏感。
KNN算法和WKNN算法对比
KNN算法(K-最近邻算法)和WKNN算法(加权K-最近邻算法)是两种常用的定位算法。它们的主要区别在于对于邻居节点的权重计算方式不同。
在KNN算法中,定位节点选择离目标节点最近的K个邻居节点,并通过多数投票的方式确定目标节点的位置。每个邻居节点的权重都是相等的,也就是说,它们对于目标节点位置的预测没有区别。
而在WKNN算法中,除了考虑到邻居节点与目标节点之间的距离,还考虑到邻居节点之间的相似度。通过计算邻居节点与目标节点之间的距离和相似度的加权平均值,确定目标节点的位置。相似度的计算可以使用各种度量方法,例如余弦相似度或欧几里德距离。
比较KNN算法和WKNN算法的CDF曲线对比图可以提供对它们性能优劣的评估。CDF曲线是累积分布函数的图形表示,横坐标表示定位误差,纵坐标表示定位误差小于等于某个值的概率。通过对比这两个算法的CDF曲线,可以看出它们在不同定位误差下的性能表现。