knn算法的最佳k值 KNN算法中K是怎么决定的？

K近邻分类算法是一种理论上比较成熟的分类方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，则该样本也属于该类别。

KNN算法中K是怎么决定的？

k近邻算法的k值通常取相对较小的值。例如，交叉验证法用于选择最佳k值。

k近邻算法的k值必须是什么数？

在分类：KNN（k-最近邻）训练阶段：记住所有点测试阶段：计算新点a和原始数据预测中每个点之间的欧氏距离：找到离点a最近的k点，看哪个分类点k点属于最多，然后将点a划分为该类缺点：SVM（支持向量机）在测试阶段花费的时间太长，KNN与机器学习的区别在于logistic回归更像分类算法。不同的是logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用后验损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机是稀疏的，因为它通过支持向量机。Logistic回归通过使用权重来降低异常值的权重。

k-means和knn算法的区别？

K-means聚类算法是HCM（普通的硬c-means聚类算法），这是一种硬划分方法，结果不是1就是0，没有其他情况，具有“非此即彼”的性质。

隶属度矩阵为u。FCM是HCM算法对模糊情况的推广，用于模糊分类，并给出隶属度的权重。

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