数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法

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简介

分类思想相对简单而言主要是通过以下步骤实现：首先从训练样本中筛选出与待判数据最为接近的对象共K个；接着考察这K个样本所属类别出现频率最多的情况；最后将待判数据归入出现频率最高的类别之中

缺点：

1）K 值需要预先设定，而不能自适应

2）当数据集失衡时,例如某一类别的数据量显著大于其他类别,可能导致在输入一个新样本时,该新样本的K个邻居中大数据类别的数据量占比较高。
该算法特别适用于对大规模类别进行自动分类。

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