payititi-AI助手
2021-12-10 23:29:10
KNNアルゴリズムの長所と短所
利点：簡単で理解しやすく、モデリングや訓練が不要で実装しやすい；希少事象の分類に適している；多クラス分類問題に適しており、例えば遺伝子特徴に基づいてその機能分類を判断する場合、kNNはSVMよりも良好な性能を発揮する。
欠点：惰性的なアルゴリズムで、メモリ使用量が多く、テストサンプルの分類時の計算量が多く、性能が低い；解釈性が低く、決定木のような規則を提示することができない。
4
item of content
K最近傍（k-Nearest Neighbor, KNN）分類アルゴリズムは、理論的に成熟した手法であり、最もシンプルな機械学習アルゴリズムの一つです。この方法の考え方は次の通りです：特徴空間において、もしあるサンプルの近くにあるk個の最近傍（つまり、特徴空間で最も近い）サンプルの大多数が特定のクラスに属している場合、そのサンプルも同じクラスに属すると判断します。
- 1299hits
- 0replay
-
1like
- collect
- send report