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上传时间: 2021-01-20
详细说明：概述
k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类
优缺点
优点：精度高、对异常值不敏感、唔数据输入假定
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型
标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)
数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)
k-近邻算法的一般流程
收集数据：可以使用任何方法.
准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式.
分析数据：可
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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