【圖文】最近鄰分類算法_第1頁(yè)
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Y 該算法在分類時(shí)有個(gè)主要的不足是，當(dāng)樣本不平衡時(shí)， 如一個(gè)類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時(shí)， 有可能導(dǎo)致當(dāng)輸入一個(gè)新樣本時(shí)，該樣本的K個(gè)鄰居中 大容量類的樣本占多數(shù)。 Ø 改進(jìn) Y 分組快速搜索近鄰法 Y 其基本思想是：將樣本集按近鄰關(guān)系分解成組，給出每組質(zhì)心的位 置，以質(zhì)心作為代表點(diǎn)，和未知樣本計(jì)算距離，選出距離最近的一 個(gè)或若干個(gè)組，再在組的范圍內(nèi)應(yīng)用一般的knn算法。由于并不是 將未知樣本與所有樣本計(jì)算距離，故該改進(jìn)算法可以減少計(jì)算量， 但并不能減少存儲(chǔ)量 Ø 行業(yè)應(yīng)用 Y 客戶流失預(yù)測(cè)、欺詐偵測(cè)等（更適合于稀有事件的分類 問(wèn)題） Y Y 對(duì)垃圾郵件的篩選攔截； 可以用于推薦：這里我們不用KNN來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，我們使用KNN 最原始的算法思路，即為每個(gè)內(nèi)容尋找K個(gè)與其最相似的內(nèi)容，并 推薦給用戶。 Ø 謝 謝 觀 看！

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