天道酬勤,学无止境

kNN算法

kNN算法的优缺点

1.kNN算法的优缺点优点简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归;可用于数值型数据和离散型数据;训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定;对异常值不敏感。缺点:计算复杂性高;空间复杂性高;样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);一般数值很大的时候不用这个,计算量太大。但是单个样本又不能太少,否则容易发生误分。最大的缺点是无法给出数据的内在含义。2. 其他关于距离度量的方法还有切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离等;来源:https://blog.51cto.com/u_14540820/2759413

2021-05-19 06:03:31    分类:博客    kNN算法