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基于K近鄰特征選擇算法的對比分析

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  KNN算法的主要分為3步:首先,計算待分類樣本與已知類別的訓練樣本之間的距離或相似度,找到與待分類樣本最近的k個樣本,稱之為待分類樣本的k個近鄰:其次,根據這些樣本所屬的類別來判斷待分類樣本的類別,如果待分類樣本的k個近鄰都屬于同一個類別,那么待分類樣本也屬于該類別:否則的話,對每一個候選類別進行評分,按照一定的規則來確定待分類樣本的類別。

  K近鄰算法中的分類決策規則往往遵循多數表決,多數表決是指由待分類樣本的k個近鄰(訓練樣本)所得到的多數類別來決定輸入樣本的類別。盡管K近鄰算法可以在一定程度上有效地判斷出待分類樣本的類別,但其結果往往也伴隨著誤差,這樣的誤差文中稱為近鄰錯誤分類率。

基于K近鄰特征選擇算法的對比分析

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