KNN算法原理学术论文

KNN算法原理是一种基于实例的学习方法，它通过计算不同实例之间的距离来进行分类或回归预测。具体来说，对于一个新的实例，KNN算法会在训练集中找到与其最相似的K个实例，然后根据这K个实例的标签进行预测。KNN算法的优点是简单易懂，适用于各种类型的数据，但是对于大规模数据集的处理效率较低。

相关问题

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1. Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21-27.
2. Altman, N. S. (1992). An introduction to kernel and nearest-neighbor nonparametric regression. The American Statistician, 46(3), 175-185.
3. Dasarathy, B. V. (1991). Nearest neighbor (NN) norms: NN pattern classification techniques. IEEE Computer Society Press.
4. Zhang, H., & Yu, C. (2005). A comparative study of distance metrics for k-nearest neighbor classification on microarray data. Bioinformatics, 21(20), 4163-417.
5. Zhang, T., & Zhang, C. (201). A review of k-nearest neighbor classification algorithms. In 201 IEEE 12th International Conference on Computer Modeling and Simulation (pp. 175-178). IEEE.

希望这些文献能对您有所帮助。

knn算法原理和svm原理1200

KNN算法原理：

KNN算法是一种基于实例的学习算法，它的基本原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

具体步骤如下：

1. 计算测试样本与训练集中每个样本的距离，可以使用欧式距离或曼哈顿距离等。

2. 找出距离测试样本最近的k个样本。

3. 统计这k个样本的类别。

4. 将测试样本归为出现次数最多的类别。

SVM算法原理：

SVM算法是一种用于分类、回归和离群点检测的机器学习算法，它的基本原理是：在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得这个超平面到两个类别的最近样本的距离最大化。

具体步骤如下：

1. 将样本映射到高维空间中。

2. 找到一个超平面，使得两个类别的样本可以被分隔开来。

3. 通过最大化超平面到两个类别的最近样本的距离，得到最优超平面。

4. 在测试集上进行预测，将测试样本映射到高维空间中，并根据其所在的位置判断其类别。